STAGE - Biostatistique & Data Science - Patients Virtuels & Biomarqueurs (H/F)

Servier Group; Gif-sur-Yvette; Hybride; EUR 8 900 - 16 000; Temps partiel

Avantages offerts par ce poste

Télétravail partiel

Horaires flexibles

Salle de sport

Navettes gratuites

Servier Certification Well Platinum

Résumé du poste

Servier Paris-Saclay R&D Institute à Gif-sur-Yvette recherche un stagiaire en statistique et data science pour travailler sur des patients virtuels et des biomarqueurs prédictifs, en collaboration avec l’équipe santé et développement.

Vous analyserez des données simulées, appliquerez le machine learning et contribuerez à l’évaluation des modèles QSP pour optimiser l’identification des caractéristiques associées à la réponse au traitement.

Qualifications

• Formation: Master 2 en statistique ou data science, spécialisation biostatistique.
• Première expérience avec des méthodes de machine learning.
• Maîtrise de Python ou R et analyse de données.
• Anglais niveau B2 minimum.

Responsabilités

• Améliorer l’identification de biomarqueurs prédictifs en combinant ML et mécanismes biologiques.
• Évaluer et optimiser la génération de patients virtuels et l’échantillon biologique simulé pour assurer des populations plausibles.

Connaissances

Machine learning

Python or R

Biomedical data

Anglais B2

Formation

Master 2 en bio statistiques

Outils

Python

R

Description du poste

Patients virtuels et modèles QSP pour identifier des biomarqueurs prédictifs de la réponse au traitement.

Votre mission :

La médecine de précision vise à identifier les patients les plus susceptibles de répondre à un traitement. Cela nécessite de détecter le plus tôt possible des biomarqueurs prédictifs de la réponse, idéalement avant les études cliniques. À ce stade du développement, les données disponibles chez les patients sont encore limitées. Les patients virtuels constituent donc une approche prometteuse pour explorer ces biomarqueurs.

Ces patients virtuels peuvent être générés à partir de modèles QSP (Quantitative Systems Pharmacology), qui représentent les mécanismes de la maladie et le mode d’action du traitement. Déjà utilisés pour accompagner le développement des médicaments, notamment le choix des doses, ces modèles pourraient également aider à identifier les caractéristiques des patients associées à une meilleure réponse au traitement.

Au cours de ce stage, vous contribuerez à deux objectifs :

• Améliorer l’identification de biomarqueurs prédictifs en combinant des méthodes de machine learning et des approches fondées sur les mécanismes biologiques.
• Évaluer et améliorer la génération de patients virtuels afin d’obtenir des populations biologiquement plausibles, représentatives de la diversité des patients et préservant les relations entre les différentes caractéristiques biologiques.

Vous serez amené(e) à analyser des données simulées, à comparer différentes méthodes et à évaluer leur capacité à identifier des biomarqueurs pertinents pour la réponse au traitement.

Description du profil : Votre profil :

Nous recherchons un(e) étudiant(e) intéressé(e) par la statistique, la data science et la modélisation, avec une forte envie d’apprendre et de contribuer à un projet de recherche appliqué au développement de nouveaux traitements.

Compétences requises :

Formation : Étudiant(e) en Master 2, en dernière année d’école d’ingénieur ou dans une formation équivalente, avec une spécialisation en biostatistique.

Compétences techniques :

• Première expérience avec des méthodes de machine learning
• Maîtrise de Python ou R, avec une expérience en analyse de données
• Une première expérience avec des données biomédicales ou issues des sciences de la vie serait appréciée
• Niveau d’anglais B2 minimum

Qualités recherchées :

• Autonomie et esprit d’initiative
• Esprit critique et curiosité
• Capacité à communiquer clairement des résultats scientifiques

Pourquoi nous rejoindre ?

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• Projets enrichissants et stimulants
• Tuteurs engagés pour un accompagnement personnalisé
• La convivialité avec des événements et une ambiance de travail dynamique (ex : Campus Welcome Session, séminaires, ateliers de développement personnel, …)

Avantages :

• Télétravail jusqu’à 8 jours par mois en fonction de l’activité
• Horaires flexibles
• Accès gratuit à la Salle de sport dans nos locaux (coaching individuel, machines et cours collectifs)
• Accès gratuit aux sept lignes de navette
• Servier Certification Well Platinum (bien-être des employés et respect de l’environnement)

Informations pratiques

Site : Servier Paris-Saclay R&D Institute, Gif-sur-Yvette (91) Durée : 6 mois Date de début : Mars-Avril 2027 Type de contrat : Stage Accessibilité : Site accessible aux personnes en situation de handicap