scientifique de données / data scientist

En diagnostic in vitro, l’hôpital ou le laboratoire d’analyse médicale doit garantir que la valeur mesurée lors d’un test soit en adéquation avec la valeur réelle. Pour y parvenir, des calibrations régulières doivent être effectuées indépendamment pour chaque analyte. Ces calibrations sont réalisées avec des échantillons dont la concentration en analyte est connue et a été vérifiée préalablement avec une méthode de référence. Dans certains cas, ces échantillons sont achetés lyophilisés et doivent être re-suspendus avant de procéder à la calibration.

La validité de calibration est variable d’un analyte à l’autre. Elle peut durer trois jours, dans les pires des cas, et jusqu’à six semaines.

Lorsqu’il est nécessaire de réaliser des analyses sur une centaine d’analytes différents, ces calibrations fréquentes peuvent devenir extrêmement chronophage. De plus, se procurer les échantillons de calibrations revient cher, surtout si plusieurs niveaux de concentrations sont nécessaires pour réaliser la calibration. Enfin, ces calibrations fréquentes augmentent le risque d’un biais pouvant être inséré durant la re-suspension de l’échantillon de calibration lyophilisé.

En réponse à ces problématiques, l’objectif de ce stage est le suivant : suivre, comprendre et formater le cheminement de la donnée de son état initial et en passant par tous les procès physico-chimiques. La première étape du travail sera la réalisation d’un état de l’art bibliographique. La création d’une base de données significative et les premiers modèles statistiques approchant les courbes de réponse sera la réalisation principale du stage.

DiaSys Technologies fait partie du groupe DiaSys, dont la maison mère est située en Allemagne, près de Francfort. Le groupe DiaSys développe, produit et distribue des réactifs de diagnostic in vitro en chimie clinique (tests enzymatiques, colorimétrie) et immunoturbidimétrie depuis près de 30 ans dans le monde entier.

DiaSys Technologies est une entreprise basée à Grabels, dans la région de Montpellier. Elle est composée d’une équipe pluridisciplinaire d’une trentaine de personnes : ingénieurs électroniciens, ingénieurs mécaniques, développeurs logiciel, ingénieurs en biologie/biotechnologies.

Elle développe des automates d’analyses médicales, dont le but est d’automatiser totalement les tests enzymatiques, tests immunoturbidimétriques et immunoassays chimiluminescents en diagnostic in vitro. Ces automates sont destinés aux hôpitaux et aux laboratoires d’analyses médicales.

DiaSys Technologies collabore également avec PES DiagnoseSysteme, entreprise d’une quinzaine d’employés, basée à Leipzig en Allemagne et spécialisée dans le développement d’immunoassays chimiluminescents en diagnostic in vitro.

Pour plus d’informations sur DiaSys Technologies et le groupe DiaSys : https://www.diasys-diagnostics.com/

suivre, comprendre et formater le cheminement de la donnée de son état initial et en passant par tous les procès physico-chimiques. La première étape du travail sera la réalisation d’un état de l’art bibliographique. La création d’une base de données significative et les premiers modèles statistiques approchant les courbes de réponse sera la réalisation principale du stage.

Master 2 Machine Learning, Science de Données. Compétences en statistique et traitement informatique de données. Connaissances solides en mathématiques, optimisation, statistiques. Expérience en développement de programmes informatiques (Matlab, R, Python, …). Une connaissance en biologie serait un plus.

Bon niveau d’anglais écrit et oral (C1).

Esprit curieux et motivé. Capacité d’organisation et de management de projet. Volonté de travailler dans un contexte multi-disciplinaire. Capacité à comprendre rapidement des concepts en dehors de son domaine de compétences.

Bonne qualité de communication écrite et orale (rapports, présentations, communication avec collaborateurs).

Avoir des bases en diagnostic in vitro ou au moins avoir un attrait pour la biologie et les biotechnologies serait un plus.