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Stage de M2: Suivi de la dynamique de teneur en eau dans un sol forestier par géophysique

Publiée le 13/10/2025 15:59.

Stage, Laboratoire METIS - Campus Pierre et Marie Curie - 4 place Jussieu, Paris.

Entreprise/Organisme :	Sorbonne Université
Niveau d'études :	Master
Date de début :	De début février à début mars 2026
Durée du contrat :	5-6 mois
Rémunération :	669.9 euros / mois
Secteur d'activité :	Recherche publique
Description :	Le stage de Master 2 proposé porte sur la géophysique appliquée au suivi de l'état hydrique des sols forestiers. Ce stage s'adresse à des étudiant.e.s de niveau Master 2 ou équivalent dans le domaine des géosciences, de l'écophysiologie ou de la pédologie. Il inclus plusieurs composantes: * Campagnes de mesure de terrain de tomographie de résistivité électrique (ERT) et de cartographie de conductivité électrique apparente par induction électromagnétique (EMI) * Filtrage et inversion des données ERT et EMI * Etablissement de relations pétrophysiques résistivité-teneur en eau en laboratoire * Evaluation de la dynamique de teneur en eau des sols forestiers par combinaison des résultats d'imagerie géophysique et des relations pétrophysiques. Le stage s'appuiera sur un jeu de données déjà acquis et il s'effectuera dans le cadre du projet ANR Taw-Tree. La/le stagiaire bénéficiera de nombreuses interactions avec des spécialistes de la géophysique environnementale, de l'écophysiologie et de la pédologie.
En savoir plus :	https://www.metis.upmc.fr/fr Offre_stage_M2_2026_Geophysique_Forestiere.pdf
Contact :	quentin.chaffaut@sorbonne-universite.fr

M2 biostatistics internship: Statistical analysis of the local structure of flexible RNA molecules

Publiée le 13/10/2025 09:13.

Stage, Rennes.

Entreprise/Organisme :	ENSAI-CREST and LAAS-CNRS
Niveau d'études :	Master
Sujet :	Statistical analysis of the local structure of flexible RNA molecules
Date de début :	février / mars 2026
Durée du contrat :	6 mois
Description :	The internship is part of an interdisciplinary project combining mathematical statistics, data analysis and structural biology. It will be co-supervised by Javier González-Delgado (ENSAI-CREST) and Juan Cortés (LAAS-CNRS). The project is part of an ongoing collaboration with Loı̈c Salmon (CRMN-CNRS) and Isaure Chauvot de Beauchene (LORIA-CNRS).
En savoir plus :	https://gonzalez-delgado.github.io/RNA_stage.pdf RNA_stage.pdf
Contact :	javier.gonzalez-delgado@ensai.fr

Physics-Informed Machine Learning

Publiée le 13/10/2025 09:13.

Stage, Lyon, Campus Portes des Alpes (Bron).

Entreprise/Organisme :	Université Lyon 2, laboratoire ERIC
Niveau d'études :	Master
Date de début :	01/03/2026
Durée du contrat :	6 mois
Description :	Stage recherche sur les PIML en collaboration avec IFPEN
En savoir plus :	https://eric.msh-lse.fr/wp-content/uploads/2025/09/Stage-2026-Lyon-ERIC-IFPEN.pdf Stage-2026-Lyon-ERIC-IFPEN.pdf
Contact :	julien.jacques@univ-lyon2.fr

M2 internship : Scientific Competitions in AI: Measuring and Understanding Participant Engagement

Publiée le 09/10/2025 09:09.

Référence : M2 internship.

Stage, Grenoble.

Entreprise/Organisme :	UGA
Niveau d'études :	Master
Date de début :	février / mars 2026
Durée du contrat :	6 mois
Description :	This internship is part of the MIAI SCALER Chair (Scientific Competitions for Advancing Learning and Enhancing Research in Life Sciences), an interdisciplinary project combining education sciences, statistics, and life sciences. The internship may lead to PhD funding.
En savoir plus :	https://miai-cluster.univ-grenoble-alpes.fr/research/chairs/scaler-scientific-competitions-for-advan SCALER_internship.pdf
Contact :	emilie.devijver@univ-grenoble-alpes.fr

Stage M2 : Approches de sélection de variables pour les modèles non linéaires à effets mixtes

Publiée le 03/10/2025 09:42.

Stage, Jouy-en-Josas & Paris.

Entreprise/Organisme :	MaIAGE, INRAE & LPSM, Sorbonne Université
Niveau d'études :	Master
Description :	Nouvelles approches de sélection de variables en grande dimension pour les modèles non linéaires à effets mixtes - Application en amélioration des plantes
En savoir plus :	https://madelattre.github.io/ Stage_M2_Delattre_Sansonnet.pdf
Contact :	maud.delattre@inrae.fr

Post-Doctoral Position Data Fusion for Agronomical Analysis of Farm Data

Publiée le 02/10/2025 15:23.

Référence : Data Fusion Agronomy.

Postdoc, Montpellier.

Entreprise/Organisme :	Fruition Sciences et UMR ITAP (Partenariat Labcom)
Niveau d'études :	Doctorat
Date de début :	janvier 2026
Durée du contrat :	18 mois
Rémunération :	2800 à 3300 euros bruts par mois
Secteur d'activité :	Agronomie
Description :	Why choose this position ? - This position is for you if you want to work at the interface between a public research laboratory and an innovative private company. The teams know each other well, and the work atmosphere is good. - Working with Fruition Sciences will allow you to join a Franco-American team that aims to have a positive impact on society. It will also allow you to understand the realities of decision-making based on the analysis of complex data from concrete examples. - Working with the DéMo team will allow you to benefit from a research environment that is both supportive and demanding, at the forefront of research in processing complex data in an applied context.
En savoir plus :	No link 2026_PostDoc_Tadac_DataFusionAgronomy.pdf
Contact :	cecile@fruitionsciences.com

PhD offers at Telecom Paris, Institut Polytechnique de Paris

Publiée le 29/09/2025 11:13.

Thèse, Palaiseau, France.

Entreprise/Organisme :	Télécom Paris
Niveau d'études :	Master
Sujet :	Knowledge Bases and Large Language Models
Durée du contrat :	39 months
Description :	Hello, We are hiring 2 PhD students and 1 postdoc to work on combining language models with structured data, at Telecom Paris, Institut Polytechnique de Paris. Start date can be between January and March 2026. Large Language Models are amazing, and with our research project, we aim to make them even more amazing! Our project will connect large language models to structured knowledge such as knowledge bases or databases. With this, 1. language models will stop hallucinating 2. language models' knowledge can be audited and updated reliably, to spot biases and make them more interpretable 3. language models will become smaller and thus more eco-friendly and deployable We work in the DIG team at Telecom Paris, one of the finest engineering schools in France, and part of Institut Polytechnique de Paris — ranked 38th in the world by the QS ranking. The institute is 45 min away from Paris by public transport, and located in the green of the Plateau de Saclay. Check out our Web site to apply: https://suchanek.name/work/research/kb-lm/index.html Fabian Suchanek & Nils Holzenberger
En savoir plus :	https://suchanek.name/work/research/kb-lm/index.html
Contact :	nils.holzenberger@telecom-paris.fr

Postdoc offer at Telecom Paris, Institut Polytechnique de Paris

Publiée le 29/09/2025 11:13.

Postdoc, Palaiseau, France.

Entreprise/Organisme :	Télécom Paris
Niveau d'études :	Doctorat
Sujet :	Knowledge Bases and Large Language Models
Durée du contrat :	12 months
Description :	Hello, We are hiring a postdoc to work on combining language models with structured data, at Telecom Paris, Institut Polytechnique de Paris. Start date can be between January and September 2026. Large Language Models are amazing, and with our research project, we aim to make them even more amazing! Our project will connect large language models to structured knowledge such as knowledge bases or databases. With this, 1. language models will stop hallucinating 2. language models' knowledge can be audited and updated reliably, to spot biases and make them more interpretable 3. language models will become smaller and thus more eco-friendly and deployable We work in the DIG team at Telecom Paris, one of the finest engineering schools in France, and part of Institut Polytechnique de Paris — ranked 38th in the world by the QS ranking. The institute is 45 min away from Paris by public transport, and located in the green of the Plateau de Saclay. Check out our Web site to apply: https://suchanek.name/work/research/kb-lm/index.html Fabian Suchanek & Nils Holzenberger
En savoir plus :	https://suchanek.name/work/research/kb-lm/index.html
Contact :	nils.holzenberger@telecom-paris.fr

Stage de M2 Biostatistique - Inserm SPHERE/Sanofi (calcul de proba de succès - JM)

Publiée le 26/09/2025 13:32.

Référence : Stage M2 - SPHERE-Sanofi.

Stage, Tours ou Gentilly.

Entreprise/Organisme :	INSERM UMR 1246 – SPHERE Université de Tours/Sanofi R&D – Département Quantitative Pharmacology
Niveau d'études :	Master
Sujet :	Calcul de la probabilité de succès d'un essai de phase 3 en oncologie utilisant la modélisation conjointe non-linéaire de données longitudinales et de survie
Date de début :	début 2026
Durée du contrat :	6 mois
Secteur d'activité :	Biostatistique
Description :	Objectif du stage : Peut-on anticiper l'échec/le succès d'une phase 3 en utilisant un modèle conjoint non-linéaire développé sur les données disponibles au moment de la conception de l'étude ? En particulier, dans le contexte du cancer du sein avancé, on se demande si l'échec de l'essai AMEERA-3 évaluant l'effet de l'amcenestrant comparé à un traitement standard sur la survie sans progression (PFS : progression-free survival) aurait pu être prédit sur la base des résultats des études précédentes.
En savoir plus :	https://www.sphere-nantes.fr/fr/actualites-recrutement/recrutement 20250911_Sujet de stage M2_Proba succès phase 3 JM.pdf
Contact :	solene.desmee@univ-tours.fr

Biostatisticien membre d'un DSMB (Data Safety Monitoring Board)

Publiée le 23/09/2025 15:38.

CDD, Poste en visioconférence.

Entreprise/Organisme :	Move-Up
Niveau d'études :	Master
Date de début :	avril 2026
Durée du contrat :	Mission ponctuelle et indépendante, sous forme de vacations
Description :	Dans le cadre d’un essai clinique pour l’évaluation de sécurité et performance d’ancres pour les pathologies de l’épaule, un Data and Safety Monitoring Board (DSMB) est mis en place afin de garantir la surveillance indépendante de la sécurité des participants et l’évaluation du rapport bénéfice/risque tout au long de l’étude. Afin de compléter la composition du comité, nous recherchons un biostatisticien pour siéger en tant que membre du DSMB. Missions Le biostatisticien du DSMB aura pour rôle de : • Examiner et interpréter de manière indépendante les données de sécurité et d’efficacité, • Évaluer la robustesse méthodologique des résultats présentés au comité, • Contribuer à l’identification de signaux de sécurité ou d’efficacité, • Présenter ses conclusions de façon claire et accessible aux autres membres du DSMB, • Participer activement aux réunions régulières et extraordinaires du comité, • Garantir la confidentialité, l’indépendance et l’intégrité scientifique des analyses. Engagement attendu • Mission ponctuelle et indépendante, sous forme de vacations, • Rémunération prévue par présence aux réunions du DSMB et par forfait de préparation/analyse, • Participation aux réunions du DSMB prévues à 4 mois et 12 mois après le début de l’essai (en présentiel et/ou visioconférence), avec possibilité de réunions exceptionnelles en cas de signal de sécurité ou de besoin spécifique, • Disponibilité pour la revue des données intermédiaires et la préparation des analyses, • Mandat couvrant la durée de l’essai clinique.
En savoir plus :	https://www.linkedin.com/posts/manal-ouboukha-891137215_appel-%C3%A0-candidature-poste-de-biostatist Appel à candidature_Poste_Biostatisticien_DSMB_MoveUp.pdf
Contact :	manal.ouboukha@move-ortho.com

Offre de thèse en biostatistique (analyse de survie et inférence causale)

Publiée le 22/09/2025 18:57.

Référence : THESE IDESP 2025.

Thèse, Montpellier.

Entreprise/Organisme :	Université de Montpellier
Niveau d'études :	Master
Sujet :	Le biais de temps immortel dans les essais émulés : vers le développement de nouvelles approches statistiques. Voir fichier pdf en pièce jointe pour plus de détails et éléments pour candidater.
Date de début :	01/11/2025
Durée du contrat :	3 ans
Description :	Les essais contrôlés randomisés représentent aujourd’hui l’étalon-or lorsqu’il s’agit d’évaluer l’effet causal d’une intervention. Cependant, du fait des contraintes inhérentes à leur mise en place, il n’est parfois pas possible de réaliser ce type d’étude pour des raisons éthiques, financières et/ou pour des questions de temps. Alternativement, les données observationnelles sont de plus en plus utilisées pour évaluer l’effet causal d’interventions, mais présentent un certain nombre de défis majeurs en raison de la présence de différents types de biais. Aussi, afin de pallier ces diaicultés, les essais émulés, introduits par Hernán et Robins (2016), proposent un cadre méthodologique permettant de mimer un essai contrôlé randomisé à partir de données observationnelles et ainsi évaluer l’eaet causal d’une intervention. Lorsqu’un essai émulé porte sur l’analyse de données de survie, il est fréquent d’observer un temps de latence entre l’inclusion dans l’étude et l’initiation de l’intervention. Ce temps, appelé temps immortel, implique que les individus constituant le groupe intervention auront des temps d’évènements plus grands que les individus du groupe contrôle puisqu’ils auront survécu, c’est-à-dire qu’ils auront été « immortels », au moins jusqu’au moment de l’intervention, ce phénomène impliquant un biais dans les données. Une méthode de clonage a été proposée par Hernán et al. (2016) pour remédier à ce problème, mais le biais de temps immortel est une problématique qui n’est pas récente en statistique et pour laquelle d’autres méthodes ont été proposées. Les objectifs de ce projet de thèse sont dans un premier temps de faire un état des lieux puis une comparaison des méthodes existantes permettant de corriger le biais de temps immortel dans les analyses. Dans un deuxième temps, il s’agira d’adapter les méthodes existantes au contexte des essais émulés et de l’inférence causal et/ou de proposer de nouvelles approches. Enfin, l’objectif sera de collaborer avec le CHU de Montpellier sur un projet d’essai émulé présentant un biais de temps immortel où les méthodes investiguées et développées au cours de la thèse seraient appliquées. Mots-clés : Analyse de survie, essais émulés, inférence causale, biostatistique
En savoir plus :	No link Projet-these-IDESP-2025.pdf
Contact :	mailis.amico@umontpellier.fr

Evaluation of a Bayesian Meta-model of tumour kinetics and survival

Publiée le 22/09/2025 18:57.

Référence : Master2 Internship - INSERM UMR1137 IAME - Bichat Hospital (Paris).

Stage, 16 rue Henri Huchard 75018 Paris.

Entreprise/Organisme :	INSERM UMR 1137 IAME
Niveau d'études :	Master
Date de début :	January - April 2026
Durée du contrat :	6 months
Description :	Tumour Growth Inhibitor-Overall Survival (TGI-OS) joint models are used to precisely characterize the association between tumour kinetics during treatment and risk of death in cancer patients. Previous results suggest a good ability of joint modelling to predict outcome of a new trial by combining information of i) historical data in a similar population (e.g. phase 2 trial to predict phase 3), and ii) early tumour follow-up from the ongoing trial. Additional work needs to be done to assess its ability to predict the outcome of a new trial in different populations (e.g. new combination of treatment, primary tumour location or different disease severity). This first requires quantifying the impact of different sources of between-studies variability in tumour growth, treatment effect and association with risk of death. Recently, our team has worked on developing a Bayesian TGI-OS meta-model, incorporating three levels of variability, namely i) lesion ii) patient and iii) study levels. This hierarchical model structure combined with nonlinear description of tumour kinetics induces challenging inference that needs to be empirically validated. In this internship, you will conduct a simulation study to validate the ability of HMC-NUTS algorithm (Stan software) to accurately estimate the various parameters of the Bayesian TGI-OS meta-model, under different scenarios. You will join team MOCLID (MOCLID \| IAME - UMR 1137 IAME INSERM) based in the school of medicine of Bichat hospital (Paris 75018). Supervision: Assil Merlaud, Dr Marion Kerioui, Dr Julie Bertrand (MOCLID \| IAME)
En savoir plus :	https://www.iame-research.center/ 250922_internship_final.pdf
Contact :	marion.kerioui@mrc-bsu.cam.ac.uk

Ingénieur de formation orienté en IA – développement d’une nouvelle formation BIA

Publiée le 22/09/2025 18:57.

Référence : Ingénieur de formation orienté Intelligence Artificielle.

CDD, UTT/ TROYES.

Entreprise/Organisme :	Université de technologie de Troyes
Niveau d'études :	Master
Date de début :	Dès que possible
Durée du contrat :	4 ans (2+2)
Description :	Missions de l’agent : Rattaché à la Direction de la formation et de la pédagogie, l’ingénieur de formation orienté IA fera partie d’une équipe projet impliquant la formation initiale, la formation continue, la coopérative pédagogique (le centre d’innovation pédagogique de l’UTT). Il/elle jouera un rôle clé dans la conception, la structuration et la mise en œuvre de ce nouveau programme de formation, en collaboration avec des experts du domaine, des enseignants, des ingénieurs pédagogiques et des partenaires académiques. Il/elle pourra être amené(e) à organiser et animer des sessions de formation (CM, TD, TP, webinaire, …) en soutien au déploiement de nouveaux contenus. Enfin, il/elle pourra contribuer aux comptes rendus, rapports d’activité et constitution de pièces justificatives éventuellement demandées par le financeur. Activités principales : • Participer à la conception, au développement et au déploiement de la formation Bachelor IA, en collaboration avec des experts du domaine, des enseignants, des ingénieurs pédagogiques, des partenaires académiques, … • Elaborer des programmes de formation, des supports pédagogiques et des évaluations innovants en adoptant une approche par compétences • Proposer et expérimenter des formats pédagogiques innovants (blended learning, classes inversées, projets tutorés, etc.) • Collaborer avec des experts métiers, enseignants et ingénieurs pédagogiques pour coconstruire des contenus pédagogiques innovants et de qualité • Organiser et animer des sessions de formation (CM, TD, TP), des ateliers, des séminaires ou des webinaires • Participer à l’évaluation des besoins en formation des apprenants et adapter les contenus en conséquence • Contribuer à la mise en place et à l’animation des outils de suivi qualité de la formation et de dispositifs d’amélioration continue. . Proposer des ajustements pédagogiques fondés sur les retours d’expérience, les évaluations… • Valoriser les ressources pédagogiques produites (articles, webinaires, présentations) • Participer à des événements académiques ou professionnels pour partager des retours d’expérience • Contribuer à la diffusion et/ou la communication via des plateformes ouvertes ou des publications internes • Contribuer aux comptes rendus, rapports d’activité et constitution de pièces justificatives éventuellement demandées par le financeur • Réaliser une veille pédagogique et technologique continue sur les sujets liés à l’intelligence artificielle, à l’enseignement supérieur et aux méthodes d’apprentissage innovantes • Garantir la pertinence et l’actualité des contenus de formation en tenant compte des évolutions du domaine • Participer à des salons, forums ou événements autour de l’intelligence artificielle ou de l’orientation scolaire • Soutenir, ponctuellement, les activités de la DFP
En savoir plus :	https://www.utt.fr F_H Ingénieur_Formation_IA-2.pdf
Contact :	malika.kharouf@utt.fr

Biostatisticien-ne en recherche clinique

Publiée le 22/09/2025 10:15.

CDI, CHU de Saint Etienne.

Entreprise/Organisme :	CHU de Saint Etienne
Niveau d'études :	Master
Secteur d'activité :	Recherche clinique
Description :	Le(a) statisticien(ne) aura en charge les activités de statistiques liées aux projets de recherche clinique et épidémiologique du CHU de Saint-Étienne. Ses principales activités sont les suivantes : ▪ Vérifier la conformité du cahier d’observation (CRF) avec le protocole et le valider ; ▪ Générer les listes de randomisation ; ▪ Rédiger le plan d’analyse statistique en conformité avec le protocole de l’étude ▪ Organiser et participer aux blind review ; ▪ Programmer et réaliser les analyses statistiques des études promues par le CHU de Saint-Etienne selon le plan d’analyse statistique
En savoir plus :	https://www.chu-st-etienne.fr Profil de poste Biostatisticien - Appui à la stratégie, montage et méthodologie.pdf
Contact :	edouard.ollier@univ-st-etienne.fr

Stage en apprentissage statistique pour la prévision éolienne

Publiée le 18/09/2025 22:01.

Stage, Montréal, Canada.

Entreprise/Organisme :	Polytechnique Montréal et Hydro-Québec, Canada
Niveau d'études :	Master
Sujet :	Détection des rampes de puissance du vent pour la production éolienne avec l'apprentissage profond
Date de début :	janvier 2026 ou avant
Durée du contrat :	4 mois
Rémunération :	Bourse Mitacs
Description :	Le projet vise à développer un modèle d’apprentissage profond basé sur des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la détection automatique des rampes de puissance éolienne à partir de prévisions météorologiques à haute résolution. Cette approche novatrice consiste à adapter un modèle existant de raffinement spatial des prévisions de vent vers une tâche de classification des événements de rampes, reproduisant ainsi le travail d’un météorologue expérimenté. Le projet inclut la mise en place de méthodes pour traiter le déséquilibre des classes, la comparaison de différentes architectures (U-Net, ResNet, DenseNet, Vision Transformers), et l’application en temps réel comme preuve de concept. Les outils et codes développés seront rendus libres d’accès pour favoriser leur adoption par l’industrie éolienne et améliorer l’intégration de l’énergie renouvelable dans le réseau électrique.
En savoir plus :	https://www.polymtl.ca/expertises/apprentissage-profond-pour-la-prevision-eolienne
Contact :	julie.carreau@polymtl.ca

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