Stage - Biostatistique & Data Science - Patients Virtuels & Biomarqueurs H/F Servier

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 :

1- Améliorer l'identification de biomarqueurs prédictifs en combinant des méthodes de machine learning et des approches fondées sur les mécanismes biologiques.

2- 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.

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 ? #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 coeur de notre proposition d'expérience. En intégrant notre équipe, vous bénéficiez de :

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• 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

Comment postuler ?

Envoyez-nous votre candidature en répondant à nos offres, accessibles sur le site . Vous aurez l'opportunité de rencontrer notre équipe lors d'un processus en deux étapes : un entretien avec nos managers, suivi d'un entretien avec nos référentes RH.

Nous sommes engagés pour l'égalité des chances et le développement des talents dans toute leur diversité. Nous accordons autant de valeur à l'expérience qu'à l'envie de s'engager au quotidien pour être utile au progrès thérapeutique au bénéfice des patients. Si vous vous reconnaissez dans cette offre et ces quelques lignes, saisissez cette opportunité de nous rencontrer !

#MovedByYou

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