Le projet ELDORA vise à développer des approches d’intelligence artificielle efficaces, rapides et interprétables pour la détection et la prédiction d’arythmies malignes et de myocardites liées aux immunothérapies (ICI) à partir de signaux ECG.
Sous la responsabilité des 2 encadrants, Dr Edi PRIFTI (L’UMMISCO / IRD)  et Pr Joe-Elie SALEM (CIC Paris-Est), vous jouerez un rôle central dans la gestion, la structuration et l’exploitation statistique de données cliniques et ECG issues de cohortes multi-sources nationales et internationales (France, États-Unis, etc.), en garantissant leur qualité, leur harmonisation et leur conformité réglementaire. Le poste est situé à l’interface entre l’équipe IA de recherche (IRD–UMMISCO) et l’équipe clinique AP-HP/INSERM Pitié-Salpêtrière, au sein d’un écosystème international très collaboratif.

Expert -e en information statistique
Connaissances • Connaissances des modèles de données cliniques (OMOP, CDISC, HL7 FHIR) et des systèmes EDC (REDCap ou équivalent).
• Connaissance des bases de données SQL et des outils de visualisation (ggplot2, Plotly, Matplotlib).
Savoir-faire • Maîtrise de R et/ou Python (tidymodels, scikit-learn, Pandas, NumPy).
• Bonnes pratiques de versioning et reproductibilité (Git/GitLab, Docker, CI/CD).
• Familiarité avec les signaux ECG ou données biomédicales ; environnement HPC/SLURM apprécié
Aptitudes • Rigueur, sens de l’organisation et esprit analytique.
• Excellentes capacités de communication avec cliniciens, ingénieurs et chercheurs.
• Aisance rédactionnelle en français et anglais.
Expérience(s) souhaité(s) • Expérience confirmée dans la gestion et l’analyse de données cliniques ou biomédicales.
• Bonne connaissance des projets collaboratifs multi-acteurs et des standards qualité (SOPs, audit trail).
Niveau de diplôme et formation(s) • Master, diplôme d’ingénieur ou doctorat en data management, biostatistique, data science, santé publique ou domaine connexe.