https://asnr-career.talent-soft.com/handlers/offerRss.ashx?Rss_JobFamily=3615%2C3599&lcid=1036 fr-FR https://asnr-career.talent-soft.com/Pages/Offre/detailoffre.aspx?idOffre=1523&idOrigine=502&LCID=1036 CDI Fontenay-aux-Roses <b>Type de contrat : </b>CDI<br /> <b>Description du poste : </b><br /> L'ASNR perçoit des recettes correspondant à des prestations variées, et à des financements publics de contrats de recherche. Vous serez en charge du contrôle des factures à émettre, et participez au suivi des paiements perçus. Votre contrôle porte sur la régularité fiscale des factures, selon la nature du produit, le client, la territorialité, mais aussi le caractère lucratif, et la cohérence vis-à-vis du contrat. Vous contrôlez et traduisez dans le système d'information les encaissements traités par la régie de recettes. Vous traitez aussi les opérations diverses comme les encaissements des intérêts moratoires, les admissions en non-valeurs, ou les remboursements des assurances. Au-delà du contrôle au fil de l'eau, vous participez au contrôle interne financier, et à la gestion de la base clients. Support technique pour l'ensemble des acteurs des recettes, vous faites la promotion des bonnes pratiques visant à fiabiliser nos processus de gestion. Vous travaillez en interaction privilégiée avec le service d'appui au développement des recettes, le centre comptable rattaché à l'ASNR, le support informatique, mais aussi l'ensemble de la DAF et les prescripteurs. Vous êtes amené à proposer des évolutions du système d'information financier pour votre périmètre d'activité, et à contribuer à leur mise en œuvre. Vous participez activement aux opérations de clôture annuelles dans votre domaine de compétences. Le cas échéant, vous pouvez également être amené à participer aux projets d'évolution des référentiels de gestion. Pour réaliser votre mission, vous êtes accompagné, non seulement du chef de bureau conformité, immobilisation et fiscalité, mais également d'un autre comptable de l'équipe avec qui vous formerez un binôme au quotidien.<br /><br /> De formation bac+5, vous avez de préférence une expérience en cabinet comptable ou d'audit. Votre formation et votre expérience vous ont permis d'acquérir une vision globale sur l'ensemble des domaines de la comptabilité. Vous avez par ailleurs des appétences dans le domaine fiscal rattaché aux recettes. Rigoureux(se), organisé(e) et réactif(ve), vous avez le recul nécessaire pour poser des questions et vous interroger sur la pertinence des solutions qui vous sont proposées. Votre activité implique l'interprétation de contrats rédigés en français ou en anglais. Vous êtes force de proposition, capable de proposer des solutions innovantes pour résoudre les problèmes qui vous sont posés, et améliorer la gestion et l'organisation de votre activité. Vous appréciez le travail en équipe et avez à cœur d'être un(e) partenaire efficace de vos interlocuteurs. Votre capacité d'adaptation et votre sens de l'écoute sont des atouts fort appréciés. Votre connaissance des règles et processus liés à la comptabilité publique est un atout. Des connaissances pour les outils Excel et SAP seront nécessaires pou mener à bien votre mission.<br /> <b>Langue / Niveau : </b><br /> Anglais : 2- Niveau professionnel<br /> Mon, 13 Apr 2026 22:05:26 Z https://asnr-career.talent-soft.com/Pages/Offre/detailoffre.aspx?idOffre=1500&idOrigine=502&LCID=1036 Doctorat <b>Type de contrat : </b>Doctorat<br /> <b>Description du poste : </b><br /> Malgré l'abondance croissante de données dans l'étude des effets des rayonnements ionisants à faible dose au sein des laboratoires de biologie expérimentale (RNA-seq, métabolomique, lipidomique…), la gestion des données manquantes demeure un défi majeur pour exploiter pleinement l'information disponible. Pour relever ce défi, des approches méthodologiques spécifiques sont nécessaires pour intégrer différentes modalités de données et identifier les mécanismes d'action impliqués dans la réponse d'un organisme à un stress. Eliminer les données manquantes, peut non seulement réduire la précision, mais aussi introduire des biais significatifs dans les modèles d'analyse intégrative, conduisant finalement à des résultats erronés. Ces problématiques sont étroitement liées aux caractéristiques intrinsèques des données générées et aux méthodes d'intégration utilisées pour traiter ces ensembles de données volumineux, souvent impactés par un nombre important de données manquantes. Observées à différentes échelles biologiques, ces données présentent des niveaux de fluctuation pouvant être influencés par des facteurs confondants et/ou des co-expositions, qui nécessitent l'application de facteurs correctifs dans l'analyse des données. Le candidat sera impliqué en premier temps à développer des algorithmes et des modèles statistiques pour l'analyse de grands ensembles de données biologiques. En particulier, nous gérerons les données manquantes et étudierons l'effet des facteurs confondants et de co-exposition (Goujon E et al., 2024). Cependant, les données multiblocs ont souvent une structure manquante, c'est-à-dire que les données d'un ou plusieurs blocs peuvent être complètement inobservées pour un échantillon. Dans ce travail, nous chercherons à traiter correctement les structures de données manquantes et à les comparer à la bibliographie (Peltier C et al., 2023 ; Baena-Miret S et al. 2024). Les méthodes de gestions des données manquantes seront développées dans le cadre d'une version globale de RGCCA [Gloaguen A 2020 ; Girka F 2023], permettant d'extraire simultanément les composantes de chaque bloc à l'aide d'un unique problème d'optimisation. Cela contribue à atténuer les biais d'erreur induits par les données manquantes dans le cadre de l'approche séquentielle. Les approches séquentielle et globale de RGCCA pour la gestion des données manquantes seront enfin comparées sur données simulées. Les données sont déjà générées. Les deux premières années de la thèse seront consacrées au développement méthodologique pour l'imputation des données et l'incorporation des facteurs dans une analyse intégrative. Et la dernière année sera l'analyse des données et l'interprétation des résultats par une analyse d'enrichissement des voies biologiques. Le doctorant effectuera 60% de son temps de recherche au LRAcc (ASNR) et 40% à L2S (CentraleSupelec, Paris). La publication des résultats dans des revues internationales et la participation à des conférences sont attendus<br /><br /> Le ou la candidat(e) doit être titulaire d'un master en Mathématique appliquées, Statistiques (parcours data et/ou analyse et modélisation des données) ou domaine connexe avec un intérêt pour la recherche en biologie ou en santé. Le ou la candidat(e) devra posséder un solide bagage théorique en algèbre linéaire et en statistique. Afin de valider et d'appliquer les méthodes développées, il est demandé la maitrise d'outils de programmation tels que R et Python. Un bon niveau d'anglais est souhaitable. La capacité à travailler en équipe multidisciplinaire sera appréciée.<br /> <b>Langue / Niveau : </b><br /> Français : 3- Niveau avancé<br /> <b>Langue / Niveau : </b><br /> Anglais : 2- Niveau professionnel<br /> Thu, 29 Jan 2026 19:06:22 Z