Développement de méthodes de traitement et d’analyses LC-MS pour la recherche et l’identification des toxines listées par la Convention d’Interdiction des Armes Chimiques (CIAC) et leurs analogues.
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Secteur :
region : Île-de-France | Département : 91
ville : VERT LE PETIT
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Date de début du contrat :
2026-09-01
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Durée du contrat :
12-36 mois
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Descriptif de la mission :
L'organisation est responsable de la conception des systèmes de défense, des opérations d'armement et de la structuration de l'industrie de défense, intervenant dans tous les domaines de la défense, y compris la défense NRBC (Nucléaire, Radiologique, Biologique, Chimique). Elle apporte son expertise aux équipes de programme, aux instances nationales et internationales, dans l'évaluation des risques biologiques et chimiques, ainsi que dans la conception et l'évaluation des performances des équipements de défense NRBC. Son action est en accord avec les traités d'interdiction des armes chimiques et biologiques ratifiés par la France.
Dans le cadre du développement d'approches forensiques appliquées au risque chimique, l'apprenti aura pour objectif d'évaluer et d'optimiser des outils de machine learning pour la prédiction de données physico-chimiques. Les missions incluent la prise en main des principaux packages Python, R et des modèles existants pour le machine learning, la proposition d'un plan de tests avec un panel de méthodes de machine learning adaptées aux données d'entrée, le développement de workflows pour la génération de jeux de données physico-chimiques simulées, et la mise en service des scripts au sein du laboratoire, incluant la rédaction de documentation, les tests des scripts dans différents environnements et les échanges avec les analystes.
L'organisation est responsable de la conception des systèmes de défense, des opérations d'armement et de la structuration de l'industrie de défense, intervenant dans tous les domaines de la défense, y compris la défense NRBC (Nucléaire, Radiologique, Biologique, Chimique). Elle apporte son expertise aux équipes de programme, aux instances nationales et internationales, dans l'évaluation des risques biologiques et chimiques, ainsi que dans la conception et l'évaluation des performances des équipements de défense NRBC. Son action est en accord avec les traités d'interdiction des armes chimiques et biologiques ratifiés par la France.
Dans le cadre du développement d'approches forensiques appliquées au risque chimique, l'apprenti aura pour objectif d'évaluer et d'optimiser des outils de machine learning pour la prédiction de données physico-chimiques. Les missions incluent la prise en main des principaux packages Python, R et des modèles existants pour le machine learning, la proposition d'un plan de tests avec un panel de méthodes de machine learning adaptées aux données d'entrée, le développement de workflows pour la génération de jeux de données physico-chimiques simulées, et la mise en service des scripts au sein du laboratoire, incluant la rédaction de documentation, les tests des scripts dans différents environnements et les échanges avec les analystes.
Profil recherché :
Un diplôme Bac+2 ou Licence est requis, avec une préparation pour un diplôme d'ingénieur ou Master 2 dans les métiers de l'informatique, des statistiques ou de la bioinformatique. La connaissance de la chimie et du domaine NRBC n'est pas nécessaire, mais une bonne curiosité scientifique est un atout.
Un diplôme Bac+2 ou Licence est requis, avec une préparation pour un diplôme d'ingénieur ou Master 2 dans les métiers de l'informatique, des statistiques ou de la bioinformatique. La connaissance de la chimie et du domaine NRBC n'est pas nécessaire, mais une bonne curiosité scientifique est un atout.
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