Assistant scientifique - Biomedical Data Science & Spinal Cord Injury Research

• 24 août 2026 • 80 - 100% • Durée indéterminée • Rämistrasse 101, 8006 Zürich • Se connecter pour voir l-estimation de salaire de jobup.ch Assistant scientifique - Biomedical Data Science & Spinal Cord Injury Research # Le Biomedical Data Science Lab étudie des solutions basées sur les données pour des applications de santé, en mettant l'accent sur les conditions neurologiques et les infections systémiques telles que le sepsis. Au cœur de notre recherche se trouve la collaboration interdisciplinaire englobant l'expertise en médecine, biologie, informatique et science des données. Nous recherchons un assistant scientifique motivé pour rejoindre cette équipe en pleine croissance et contribuer à des partenariats de recherche interdisciplinaires. Contexte du projet ## Le Biomedical Data Science Lab à l'ETH Zurich sollicite des candidatures pour un poste d'Assistant scientifique afin de soutenir nos projets intensifs en données dans l'imagerie biomédicale et la recherche clinique. Ce poste offre une excellente opportunité de travailler à la pointe de la science des données biomédicales, en contribuant à des projets clés incluant la curation de données, la segmentation d'images et le développement d'outils pour des applications de recherche clinique. L'assistant scientifique soutiendra l'équipe Biomedical Data Science pour divers projets d'application, avec un accent particulier sur nos travaux concernant le sepsis pédiatrique, le mal de dos et la neuro-oncologie pédiatrique. Description du poste ## Nous recherchons un Assistant scientifique possédant de solides bases en statistiques, machine learning et science des données biomédicales pour soutenir notre recherche utilisant l'European Multicenter Study about Spinal Cord Injury (EMSCI) et les bases de données SCI connexes. Le poste combine l'analyse de données pratique et le soutien à des projets scientifiques avec la coordination des activités scientifiques au sein de notre réseau de recherche. Le candidat retenu travaillera en étroite collaboration avec des chercheurs, des cliniciens et des collaborateurs internationaux pour analyser des ensembles de données SCI longitudinaux à grande échelle et contribuer à des publications et réunions scientifiques. Vos principales responsabilités incluront : • Effectuer des analyses statistiques et de machine learning en utilisant EMSCI et les ensembles de données SCI connexes. • Développer et valider des modèles prédictifs de récupération neurologique et de résultats fonctionnels après une SCI. • Réaliser le prétraitement des données, le contrôle de la qualité, l'harmonisation, l'ingénierie des caractéristiques (feature engineering) et l'analyse exploratoire des données. • Appliquer des méthodes statistiques appropriées, incluant la régression, l'analyse de données longitudinales, l'analyse de survie et les approches de machine learning. • Développer des flux de travail analytiques reproductibles en R et/ou Python. • Contribuer aux publications scientifiques, rapports, présentations et demandes de subventions. • Collaborer avec des cliniciens, neuroscientifiques, statisticiens et data scientists à travers les centres SCI participants. • Soutenir l'organisation et la coordination de réunions scientifiques, d'ateliers, de réunions de consortium et d'autres activités de recherche, incluant la planification, la préparation des ordres du jour et du matériel, la communication avec les participants et le suivi. • Aider à la coordination des projets collaboratifs en cours et au suivi des activités scientifiques et des livrables. Profil ## • MSc ou diplôme équivalent en statistiques, biostatistiques, science des données, génie biomédical, informatique, épidémiologie, neurosciences ou une discipline connexe. • Solides bases en statistiques et/ou machine learning. • Expérience de travail avec des ensembles de données longitudinaux et/ou cliniques. • Fortes compétences en programmation en R et/ou Python. • Expérience avec la modélisation statistique, la visualisation de données et la recherche reproductible. • Familiarité avec les méthodes de machine learning telles que les random forests, le gradient boosting, les réseaux de neurones ou des approches connexes. • Une expérience préalable de travail avec les données EMSCI ou d'autres grandes bases de données SCI est hautement souhaitable. • La connaissance des mesures de résultats cliniques et neurologiques spécifiques à la SCI (ex. ISNCSCI/ASIA, SCIM) est un avantage. • Une expérience de travail avec des ensembles de données cliniques multicentriques est un avantage. • Maîtrise de l'anglais et compétences en allemand, tant à l'écrit qu'à l'oral. • Excellentes capacités d'organisation et de communication. • Capacité à travailler de manière indépendante et fiable tout en collaborant efficacement dans un environnement de recherche multidisciplinaire et international. • Intérêt pour la recherche sur la SCI et l'application de la science des données à la recherche clinique. Nous offrons ## • Un poste à 80-100% au sein du Biomedical Data Science Lab à l'ETH Zurich. • L'opportunité de travailler avec EMSCI, l'une des principales bases de données de recherche longitudinale sur la SCI, et des ensembles de données internationaux connexes. • Un environnement hautement interdisciplinaire à l'interface des neurosciences cliniques, des statistiques, du machine learning et de la science des données biomédicales. • Une interaction étroite avec des chercheurs en SCI de premier plan et des centres cliniques en Suisse et à l'international. • L'opportunité de contribuer à des publications scientifiques de haute qualité et à des projets de collaboration internationale. • Un rôle varié combinant la recherche quantitative pratique avec la coordination scientifique et la gestion de projet. • Un environnement de recherche stimulant à l'ETH Zurich, avec le laboratoire basé à Schlieren. Travail, enseignement et recherche à l'ETH Zurich Nous valorisons la diversité et la durabili