Translational biomarker data scientist (multi-omics) Remplacement congé maternité 80%

Responsabilités clés

• Appliquer des approches établies et novatrices pour modéliser des données cliniques multimodales afin d'identifier des biomarqueurs prédictifs de la progression de la maladie et de la réponse au traitement, et pour proposer de nouvelles hypothèses de cibles thérapeutiques.
• Développer et appliquer un portefeuille de modèles précliniques dérivés de jeux de données internes et publics pour soutenir les projets départementaux.
• Travailler en étroite collaboration avec une équipe centrale de scientifiques en recherche translationnelle et science des données à travers les disciplines wet-lab et dry-lab.
• Collaborer au sein d'équipes interdisciplinaires pour modéliser la biologie et favoriser une prise de décision percutante dans la découverte de médicaments et le développement précoce.
• Participer à des collaborations avec des partenaires externes dans des institutions de santé de premier plan, avec des opportunités de publier des résultats scientifiques.

Exigences essentielles

• Expérience dans l'industrie des sciences de la vie en modélisation de données de recherche biomédicale.
• Expérience démontrée dans l'application des statistiques et de la modélisation de données à des ensembles de données de sciences de la vie à grande échelle.
• Expérience pratique de l'intégration de données multi-omiques (génomique, transcriptomique, protéomique et métabolomique) pour répondre à des questions scientifiques clés et faire progresser la compréhension des maladies.
• Expérience industrielle de travail avec des données cliniques et de garantie de leur manipulation responsable.
• Expérience pratique de l'application de méthodes d'IA et d'apprentissage automatique à des ensembles de données scientifiques ou de R&D.
• Expérience de l'utilisation d'outils d'IA, y compris les grands modèles de langage (LLM) et les flux de travail agentiques, pour accélérer l'analyse et la prise de décision.
• Maîtrise de R et/ou Python et compétence de travail dans un environnement Linux.
• Fort engagement envers la recherche reproductible, avec des capacités démontrées en visualisation et en reporting.
• Esprit d'équipe avec une approche pratique et de résolution de problèmes.

Exigences souhaitables

• Expérience de travail avec ou d'ajustement (fine-tuning) de modèles de fondation en biologie, chimie ou données cliniques.
• Engagement à répondre aux besoins non satisfaits des patients.
• Capacité à aligner le travail avec les priorités départementales et les objectifs scientifiques.
• Excellentes compétences en communication écrite et verbale.

j4id10450788jm j4it1043jm j4iy26jm