Responsable Biostatistique & Advanced Modeling H/F

Ceva Santé Animale; Libourne; On-site; EUR 85,000 - 120,000; Full time

Benefits offered by this job

Restaurant d’entreprise

Participation à la gouvernance Data

Job summary

Ceva Santé Animale souhaite renforcer sa fonction Biostatistique au sein de la R&D, en dirigeant la modélisation avancée et les projets d’IA/ML. L’objectif est d’assurer l’excellence statistique et de développer des outils d’aide à la décision pour les programmes R&D et les équipes cliniques et réglementaires.

Le rôle vise à harmoniser les pratiques entre sites, définir des standards méthodologiques et renforcer l’écosystème Data tout en garantissant reproductibilité et traçabilité des analyses.

Qualifications

• Expérience en biostatistique et modélisation avancée dans le cadre R&D.
• Connaissance des méthodes bayésiennes et de l’analyse de données.
• Capacité à conseiller les équipes cliniques et réglementaires sur les aspects méthodologiques.

Responsibilities

• Piloter la fonction Biostatistique et diriger l'équipe de modélisation avancée (pharmacométrie).
• Garantir la qualité des analyses statistiques des études R&D et assurer la conformité réglementaire des livrables.
• Concevoir et industrialiser des modèles d’IA et de Machine Learning; développer outils d’aide à la décision basés sur la donnée.

Skills

Biostatistique

Modélisation avancée

IA / Machine Learning

Gouvernance des données

Job description

Contexte

Dans le cadre de sa transformation digitale, la R&D de Ceva renforce sa fonction Biostatistique et élargit son périmètre à la modélisation avancée, à l'IA et au Machine Learning. Ce poste a pour objectif de garantir l'excellence statistique des programmes R&D tout en développant des outils et modèles d'aide à la décision. Il contribue également à harmoniser les pratiques entre les différents sites et entités R&D.

Missions

Piloter la fonction Biostatistique

• Manager et développer l'équipe biostatistique et modélisation avancée (pharmacométrie).
• Garantir la qualité des analyses statistiques des études R&D.
• Assurer la conformité réglementaire des livrables.
• Conseiller les équipes cliniques et réglementaires sur les aspects méthodologiques.

Développer la modélisation avancée, l'IA et le Machine Learning

• Mettre en oeuvre des approches de modélisation et simulation appliquées à la R&D (Méthodes bayésiennes, pharmacométrie (PK/PD, popPK), modélisation & simulation...).
• Concevoir et industrialiser des modèles d'IA et de Machine Learning.
• Développer des outils d'analyse et d'aide à la décision basés sur la donnée.
• Promouvoir les bonnes pratiques et faire monter les équipes en compétences.

Harmoniser les pratiques et renforcer l'écosystème Data

• Définir des standards méthodologiques communs entre les sites R&D.
• Garantir la reproductibilité, la traçabilité et la qualité des analyses.
• Contribuer à la gouvernance des données scientifiques en lien avec le Data Office.