Stagiaire Data Viz & Amélioration des Plantes (R Shiny)

HM.CLAUSE; Saint-Rémy-de-Provence; On-site; EUR 10,000 - 17,000; Part time

Benefits offered by this job

Tickets restaurant 60%

Télétravail

Mobilité durable

Employeur Pro Vélo

Mobilité internationale

Job summary

HM.CLAUSE recherche un stagiaire pour rejoindre l'équipe Applied Genetics et concevoir un prototype d'application interactive sous R Shiny afin de centraliser, visualiser et synthétiser les données de sélection variétale.

Vous travaillerez avec les sélectionneurs, product managers et équipes développement pour rendre les décisions d'avancement plus robustes et basées sur les données, tout en explorant des indicateurs clés et des sources variées.

Qualifications

• Master 2 ou diplôme d'ingénieur avec spécialisation en amélioration des plantes.
• Maîtrise de R; expérience avec R Shiny est un plus.
• Intérêt pour les statistiques appliquées à la sélection végétale et les outils d'aide à la décision.
• Capacité à analyser et valoriser des données complexes.

Responsibilities

• Comprendre le processus décisionnel de Product Advancement.
• Identifier les données pertinentes utilisées pour les décisions d'avancement variétal.
• Définir les indicateurs clés à intégrer dans l'outil.
• Consolider différentes sources de données expérimentales, génétiques et sanitaires.
• Développer un prototype de dashboard interactif sous R Shiny.
• Concevoir des visualisations facilitant la comparaison des candidats avec les témoins du marché.
• Intégrer la visualisation des BLUEs, BLUPs, résistances génétiques, résultats pathologie et comparaisons marché.
• Tester l'outil avec les utilisateurs.

Skills

R

R Shiny

Statistiques appliquées

Data science

Esprit d'analyse

Education

Master 2 ou ingénierie en amélioration des plantes

Tools

R Shiny

Job description

HM.CLAUSE recherche un stagiaire pour rejoindre l'équipe Applied Genetics et concevoir un prototype d'application interactive sous R Shiny afin de centraliser, visualiser et synthétiser les données de sélection variétale.

Vous travaillerez avec les sélectionneurs, product managers et équipes développement pour rendre les décisions d'avancement plus robustes et basées sur les données, tout en explorant des indicateurs clés et des sources variées.