Ingénieur(e) en Sciences des Données (H/F)

Le Centre de Recherche en CardioVasculaire et Nutrition (C2VN, UMR 1263 Inserm/1260 INRAE/AMU) est une unité mixte de recherche dédiée à l'étude des maladies cardiovasculaires, métaboliques et liées à la nutrition. Implanté principalement sur le campus Timone à Marseille, le C2VN développe des approches intégrées allant de la recherche fondamentale à la recherche translationnelle et clinique. Le C2VN rassemble des équipes pluridisciplinaires associant biologie, physiologie, physiopathologie, épidémiologie et bio-informatique. Il entretient des liens étroits avec l'APHM pour favoriser le transfert des connaissances vers la prise en charge des patients. Son activité contribue au rayonnement national et international d'AMU dans les domaines cardiovasculaire et métabolique, et plus récemment dans le domaine des pathologies respiratoires.

Description du partenaire hospitalier L'Assistance Publique - Hôpitaux de Marseille (APHM) est le 3ème centre hospitalier universitaire de France, associant soins, enseignement et recherche en lien étroit avec AMU. Elle couvre l'ensemble des spécialités médicales avec une forte activité de recours. Son volet innovation s'appuie sur une structuration solide de la recherche clinique et du numérique en santé, incluant projets en intelligence artificielle et valorisation des données de santé. L'APHM développe des collaborations académiques et industrielles visant à accélérer le transfert des innovations vers la pratique clinique.

Description des résultats attendus à l'issue du projet Le recrutement d'un ingénieur ou d'une ingénieure par Aix-Marseille Université a pour objectif de renforcer l'équipe projet « Phénotypage fonctionnel respiratoire » en particulier pour les activités d'ingénierie en sciences des données et ingénierie logicielle. L'ingénieur ou l'ingénieure nouvellement recruté(e) sera spécifiquement positionné(e) sur le projet « Phénotypage fonctionnel respiratoire » et pourra être amené(e) à développer des solutions nécessitant des compétences avancées en modélisation statistique multivariée et apprentissage non supervisé. L'ingénieur(e) devra consolider et industrialiser un prototype pré-clinique de phénotypage fonctionnel respiratoire développé à partir des explorations fonctionnelles respiratoires (EFR). Il s'agit d'optimiser et de transformer un pipeline méthodologique existant en un outil robuste, validé et reproductible, structuré selon les standards scientifiques et techniques actuels. L'ingénieur ou l'ingénieure sera spécifiquement positionné(e) sur les problématiques de modélisation multivariée, d'apprentissage non supervisé et de validation statistique appliquées aux données de santé. Les résultats attendus s'articulent autour de trois axes principaux : (i) renforcement de la robustesse méthodologique et démonstration de la stabilité des phénotypes identifiés, (ii) développement d'un pipeline logiciel modulaire et versionné permettant la reproductibilité des analyses, (iii) conception d'un prototype applicatif facilitant l'utilisation de l'outil en contexte de re-cherche appliqué, avec perspective translationnelle clinique. L'objectif est un prototype préclinique validé. L'ingénieur ou ingénieure recruté(e) contribuera à la structuration, l'analyse et la valorisation des données issues des EFR et des données cliniques associées. Il/elle développera des solutions avancées de traitement, de réduction dimensionnelle et de stratification des patients, intégrant des méthodes de modélisation statistique et d'apprentissage automatique adaptées aux données respiratoires. Il/elle participera à la conception et à la mise en place d'outils d'aide à la stratification et à l'interprétation physiopathologique, favorisant l'innovation méthodologique en santé respiratoire et accompagnant les équipes de recherche dans la valorisation scientifique et translationnelle des résultats obtenus.