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La personne recrutée intègrera le département Sciences physico-chimiques et ingénierie appliquée à la santé de l’UFR de pharmacie de Grenoble, elle rejoindra plus particulièrement l'équipe pédagogique « méthodologie et modélisation pour les données de santé » constituée des maitres de conférences C. Gonindard et M. Grenié, de quatre vacataires récurrents en poste (CNRS, esrf, ibs…) et de vacataires doctorants.

Plus d’information sur le site web de l’UFR de pharmacie

Vous assurerez un service statutaire de 384 heures en premier cycle du cursus de pharmacie, en Licence IA & Santé, Cursus Master Ingénieur IA - ingénierie & Santé, en licence Biotechnologies Santé, ainsi que dans le Master 1 Sciences et ingénierie du médicament, dans les domaines suivants :

• Statistique
• Programmation

Pour mener à bien ces missions, vous devrez :

- Assurer des travaux dirigés (TD) sous Jupyter Notebook avec R (supports et corrigés fournis).

- Collaborer avec le responsable d’UE pour assurer une cohérence pédagogique.

- Participer à l’évaluation des étudiants via des contrôles continus.

- Renforcer l’équipe enseignante existante dans les UEs suivantes pour un total de 384 heures :

• Mathématiques et statistiques en L1 Biotechnologie et science de la santé au S1 : TD de statistique descriptive
• Statistique en L1 IA & Santé au semestre 1 et au semestre 2
• Mathématiques et statistiques en L1 Biotechnologie et science de la santé au S2 : TD de statistique inférentielle (tests paramétriques et non paramétriques)
• Mathématiques et statistiques en L2 Biotechnologie et science de la santé au S1 : TD de statistique (analyse de variance et régression linéaire)
• Biostatistiques en L2 Biotechnologie et science de la santé au S2 : TD de statistique (analyses multivariées : ACP, AFCM,…)
• Bioinformatique en L2 Biotechnologie et science de la santé au S1 : Introduction à la programmation en Python
• Contrôle qualité en 3ème année d’étude de pharmacie : TD de statistique (analyse de variance, régression linéaire, régression logistique)
• Modélisation des données de santé et utilisation de l'intelligence artificielle en Master 1 Ingénierie de la Santé : TD classification

La personne recrutée devra être compétente en Biostatistiques, Biomathématiques et Bioinformatique pour l’analyse de données de santé et les données massives (Big data).

Il est attendu que vous ayez les compétences minimales suivantes :

• Bonne connaissance des statistiques descriptives et inférentielles
• Bonne maîtrise du langage R et de Jupyter Notebook.
• Une expérience en enseignement ou en encadrement d’étudiants est souhaitable.