Description du poste

Rejoindre le CSTB, c'est rejoindre une communauté composée de 971 collaborateurs experts au service de ses clients, de ses partenaires et de l'intérêt général avec pour ambition d'anticiper les bâtiments et la ville de demain, pour améliorer la qualité de vie des usagers. Nos activités clés sont axées autour de la recherche, de l'expertise, de l'évaluation, de la certification, des essais et de la diffusion de connaissances. Depuis 1947, nous accompagnons les acteurs dans l'innovation et la progression de la qualité et de la performance des produits, ouvrages, systèmes et services.

Rejoindre le CSTB, c'est également rejoindre un employeur engagé, signataire de la Charte de la diversité, qui valorise le travail de chacun et qui s'engage en faveur de l'égalité professionnelle et de l'intégration des travailleurs handicapés. Grâce à ces actions, nous sommes classés parmi les 500 meilleurs employeurs de France d'après la revue économique Capital.

Alors, prêt(e) à rejoindre l'aventure CSTB ?

La Direction Santé Confort du CSTB recherche un(e) Ingénieur(e) Statisticien(ne) Junior dans le cadre d'un CDD d'une durée de 12 mois sur notre site de Champs-sur-Marne (77).

Le poste consiste à conduire les analyses statistiques en priorité dans le cadre de la Campagne Nationale Logements 2 démarrée en 2020. Le projet continue avec une équipe dédiée déjà en place et des livrables sont attendus pour le 3ème trimestre 2023. Si le temps le permet, d'autres missions pourront être menées dans le cadre d'autres projets de recherche et d'expertise de la direction (QUARTET, expertises Atlantic, projets de recherche CSTB Data&Indices).

Vos missions incluent :
1/ La validation des données collectées lors de la campagne à grande échelle et leur préparation pour les analyses statistiques (mise en oeuvre de stratégies d'imputation des données manquantes, gestion de données censurées).

2/ La mise en oeuvre du traitement statistique :

* Méthodes d'enquêtes et de sondage (redressement).
* Méthodes de classification (analyses discriminantes et arbres).
* Modélisation (régression linéaire, logistique, modèles multiniveaux, panel et variabilité temporelle).
* La rédaction des rapports d'études et des publications scientifiques associés, la contribution à tout support écrit de valorisation.
* La mise à disposition des données en open access.