STAGE Data Science Recherche (H/F)

Servier Group; Gif-sur-Yvette; À distance; EUR 9 500 - 13 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Télétravail partiel

Horaires flexibles

Accès salle de sport

Résumé du poste

Le stage de 6 mois au sein de l’unité Data Science Recherche de Servier vise à mener une étude approfondie des frameworks d’anticorps VHH utilisables dans les campagnes de génération de novo d’anticorps, avec un focus sur l’in silico profiling.

Le stagiaire construira des jeux de données, évaluera les performances dans différents modèles de diffusion et pipelines de design, et explorera les biais de génération sans contrainte, pour proposer des recommandations concrètes et améliorer les

Qualifications

• Formation en Master ou école d’ingénieurs (Bac+5) en biologie computationnelle.
• Maîtrise des outils et méthodes de ML appliqués à la biologie.
• Connaissance des bases de données et pipelines de design moléculaire.

Responsabilités

• Construire des jeux de données de référence et basés sur la littérature.
• Évaluer les performances des frameworks dans des modèles de diffusion et pipelines de design.
• Explorer les biais de génération des frameworks et proposer des recommandations.

Connaissances

Python

PyTorch

Pandas

NumPy

Scikit-learn

Structure prediction tools

Molecular visualization

Linux/Unix

Git

High-Performance Computing

Formation

Master or engineering diplôme (Bac+5) en biologie computationnelle

Outils

Git

Linux/Unix

Description du poste

Data scientist Internship - Drug discovery - "In Silico Profiling and Bias Analysis of VHH Frameworks in Generative AI Diffusion Models"

Votre mission :

Au sein de l'unité Data Science Recherche, l'objectif de ce stage de 6 mois est de mener à bien une étude approfondie des différents frameworks d'anticorps VHH utilisables dans les campagnes de génération de novo d'anticorps. Le/la stagiaire sera chargé(e) de :

• Construire des jeux de données de référence basés sur la littérature et sur le calcul de propriétés physico-chimiques
• Evaluer les performances des frameworks dans différents modèles de diffusion et pipelines de design
• Explorer les biais de génération de frameworks sans contrainte.

L'objectif est d'aboutir à des recommandations concrètes visant à améliorer les performances des campagnes de design "de novo", ou au développement de méthodes prédictives permettant d'établir ces recommandations.

Vos points forts : Expertise en biologie computationnelle et en techniques de Machine Learning. Compétences en IA générative (en particulier les modèles de diffusion), en prédiction du repliement des protéines et en bioinformatique structurale.

Description du profil : Votre profil : Nous recherchons un(e) étudiant(e) passionné(e) par la biologie et la technologie, avec une forte envie d’apprendre et de s’investir dans un environnement dynamique. Compétences requises : Formation Actuellement en préparation d’un diplôme de Master ou d’école d’ingénieurs (Bac+5) en biologie computationnelle. Hardskills : Python, Pytorch, Pandas, NumPy, Scikit-learn, outils de prédiction de structure, logiciels de visualisation moléculaire . Linux/Unix, Git, Calcul haute performance. Softskills : Bon relationnnel, apprécie les échanges avec une équipe internationale.

Nous proposons : Pourquoi nous rejoindre ? #HappyTrainees Nos étudiants sont nos meilleurs ambassadeurs. Nous sommes 1er au classement France HappyTrainees et de nouveau 2ème au classement mondial HappyTrainees 2026. Epanouissement professionnel, esprit de collaboration, équilibre vie pro-vie perso sont au cœur de notre proposition d’expérience. En intégrant notre équipe, vous bénéficiez de : 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 : A définir Type de contrat : stage Accessibilité : Site accessible aux personnes en situation de handicap