Abdoul MADOUGOU

• Analyse de risque Data integrity (DIRA) Réalisation du DIRA Présentation du DIRA au responsable du système Prise en compte des commentaires Approbation du DIRA • Cartographie des flux de données des systèmes (Data Flow Mapping) Réalisation du DFM Présentation du DFM au responsable du système Prise en compte des commentaires Approbation du DFM • Réalisation d’Analyse de risque des systèmes basé sur le DFM • Rédaction du rapport d’Analyse de risque • Réalisation des actions de remédiation associées aux analyses (Mise à jour documentaire, des instructions d’administration.)

Validation du synthétiseur Mini AIO • Evaluation GxP système • Rédaction du plan de validation • Réalisation de l’analyse de risque fonctionnelles et data integrity • Rédaction de protocoles de qualification et des fiches de tests (QI, QO, QP) • Réalisation et/ou vérification de l’exécution des tests de qualification • Rédaction des rapports de qualification et de validation Validation d’un écran de supervision relié à plusieurs équipements (balances, chambre de mesure, pousse-seringue, bloc chauffante.) • Evaluation GxP système • Rédaction du plan de validation • Réalisation de l’analyse de risque fonctionnelles et data integrity • Rédaction de protocoles de qualification et des fiches de tests (QI, QO, QP) • Réalisation et/ou vérification de l’exécution des tests de qualification • Rédaction des rapports de qualification et de validation

Validation de logiciel par des tests d’intégrations • Stage validation logiciel, CDOS Vienne, Poitiers Mai - Juillet 2022 • Rédaction des plans de test • Mise en place de l'environnement des tests d'intégrations sur Odoo • Automatisation des tests

-Enregistrement informatique -Mise en stock -Prélèvement -Emballage -Inventaire -Activités annexes de rangement et nettoyage -Respect des règles de sécurité

Analysis of retinal neural recordings to develop machine learning (ML) models. The task involves processing of the neural recordings to appropriate representations such as time-to-first-spike, rate coding, etc., and processing of the visual stimuli using reverse correlation or ML to identify the ganglion cell receptive field. We want to establish how the cell responds to different visual stimuli and infer the cell type. It is also possible to take the input-output dataset and generate a computational model of the cell using standard or deep ML techniques. Python programming experience, statistical analysis and knowledge of learning systems is required.