SERVIER CAMPUS

Stage Développement d’application Shiny


Publiée le
29 oct.2019
Durée

2 à 3 mois

Référence

JNBE_20MVD_PA_BSO

Rémunération

Selon le profil

Localisation

Suresnes

Date de début

juin 2020


Description du poste

Développement d’application Shiny pour la réalisation et la présentation d’analyses de survie en phase II et III

Les essais-cliniques de phase II et III présentent très souvent différents critères de succès relatifs à la survie et à la progression dans le temps de la maladie des patients. Dans le cadre de ses développement en oncologie, Servier est ainsi amené à produire un grand nombre d’analyses de survie sur l’ensemble de la population d’un essai clinique ainsi que sur des sous-groupes ciblés. Etre en mesure de mener de nombreuses analyses exploratoires tout en disposant d’un outil de data-visualisation performant et flexible représenterait un atout majeur pour la communication du Biostatisticien avec les équipes cliniques en charge du projet.

Dans ce cadre, le rôle du stagiaire sera de développer une application RShiny destinée à réaliser et à présenter les résultats d'études de Phase II et III impliquant des critères de survie. L'application devra également permettre la réalisation d'un certain nombre d'analyses exploratoires, tel que défini par le biais un cahier des charges qui sera mis en place et qui pourra être complété sur recommandations du stagiaire.

Pour aller plus loin, l'algorithme Bayésien de calcul de probabilité de succès développé à Servier pourra également être implémenté.

Missions

  • Prendre connaissance et compléter le cahier des charges de l’application Shiny demandée
  • Prendre en mains le package R Golem ainsi que les bonnes pratiques de programmation en RShiny
  • Développer une application Rshiny pour la réalisation et la présentation d’analyses de survie
  • Améliorer l’application créée par l’implémentation d’analyses exploratoires et de l’algorithme de calcul de probabilité de succès

Profil recherché

Étudiant(e) en école d’ingénieur en statistique ou mathématiques appliquées (ENSAI,, INSA …) ou en Master 1 de Biostatistique, Statistique appliquée ou équivalent.

De bonnes compétences en langage R (et en particulier la connaissance du package Rshiny) ainsi qu’un intérêt pour les sciences de la vie sont nécessaires.

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