Chercheur Post-Doctoral, Projet StratifyAging F/H

Le ou la candidat.e sera chargé·e, d'une part, de mettre en œuvre des modèles de prédiction des phénotypes cliniques de pathologies cérébrales à partir des données de neuroimagerie de grande dimension mentionnées ci-dessus, et d'autre part, de conduire des analyses médico-économiques de ces modèles de prédiction, en formulant des hypothèses sur des scénarios de prise en charge différenciés selon les niveaux de risque et les profils de biomarqueurs.
A ce titre, vos activités se déclinent sur 4 axes :

1/ Analyses de données
Contribuer au prétraitement bioinformatique et biostatistique des données de neuroimagerie ;
Mettre en œuvre les modèles de prédiction au sein de différentes cohortes (Trois-Cités, Memento, UK Biobank), ainsi que dans le cadre de méta-analyses impliquant d'autres cohortes internationales ;
Élaborer des modèles médico-économiques fondés sur des scénarios hypothétiques.
2/ Intégration des résultats avec données publiques
Etudier la cohérence des résultats statistiques au moyen d'outils bioinformatiques et de différentes bases de données.
3/ Dissémination
Rédiger des articles scientifiques pour des revues scientifiques de haut niveau ;
Assurer la constitution, l'organisation, la gestion et la visualisation des résultats obtenus.
4/ Encadrement
Participer à la formation et l’encadrement de jeunes stagiaires et doctorants ;
Servir d'interlocuteur auprès des différents partenaires français et étrangers du projet StratifyAging.

Profil recherché :
Diplômé(e) d'un doctorat dans le domaine de la santé publique/éppidémiologie/économie de la santé ou formation équivalente (ex école d’ingénieur), vous justifiez d'une première expérience réussie dans ce champ.
Vous êtes notre candidat idéal si vous :
Maîtriser et identifier les outils statistiques et bioinformatiques appropriés aux problématiques posées
Mettre en œuvre les programmes informatiques nécessaires dans différents langages de programmation (ex. R, Python)
Maîtriser différents environnements informatiques (Linux, Windows)
Gérer, organiser et manipuler des données de grande dimension
Réaliser des modèles de prédiction selon les méthodologies appropriées (validité interne/externe)
Mettre en œuvre des stratégies de modélisation médico-économique à l'aide de méthodologies dédiées
Évaluer la performance des modèles de prédiction sur le plan médico-économique, notamment à travers des analyses coût-efficacité et coût-utilité
Construire et paramétrer des scénarios de prise en charge différentiels selon les niveaux de risque, afin d'estimer l'impact économique et clinique des stratégies de stratification
Rédiger des articles scientifiques et assurer des présentations orales (y compris en anglais) lors de réunions de travail et de conférences
Maîtriser la langue anglaise, à l'écrit comme à l'oral.

Vous vous reconnaissez ? N’attendez plus et postulez dès maintenant !

L'employeur :
L’université de Bordeaux est une grande université dynamique, responsable, attentive au bien-être de ses personnels. La rejoindre, c’est travailler dans un cadre privilégié au sein d’une communauté professionnelle particulièrement diverse et ouverte, en bénéficiant de dispositifs d’accueil et d’inclusion, de formation et de mobilité interne. C’est participer à une aventure académique, scientifique et humaine. C’est s’engager à relever les défis du XXIe siècle.

Le centre Bordeaux Population Health (BPH, U1219 Univ. Bordeaux - Inserm), l’un des principaux centres de recherche en santé des populations en France, comprend 10 équipes (~500 personnes) travaillant sur des thématiques diverses en santé publique, avec 5 domaines transversaux d’excellence: (i) santé cérébrale tout au long de la vie; (ii) science des données (IA), épidémiologie moléculaire, cohortes longitudinales, bases médico-administratives); (iii) maladies infectieuses et santé globale; (iv) vieillissement et résilience; (v) déterminants environnementaux et sociaux de santé.