Société Française de Bioinformatique

Mots-Clés

données biologiques endométriose biomarqueurs machine learning

Description

Présentation de l’entreprise

ENDODIAG, PME innovante, basée à Paris, est spécialisée dans le développement de tests diagnostic, de

monitoring et pronostic de l’endométriose afin d’améliorer la prise en charge des patientes. L’endométriose touche 10% des femmes en âge de procréer et cause des troubles divers (douleurs, saignements, infertilité, fatigue...).

 

Description du poste

En tant que data scientist, vous serez encadré(e) par la directrice Data & IT et rattaché(e) à l’équipe R&D.

Vos principales missions seront les suivantes :

• Découverte et validation de biomarqueurs à partir de données expérimentales diverses obtenues sur des échantillons biologiques humains
• Développement de modèles multiparamétriques à partir de données de différents types (catégorique, binaire, numérique, texte, …)
• Développement de solutions de data management : visualisation et centralisation de données cliniques et autres
• Compréhension des problématiques médicales et biologiques à résoudre
• Soutien et conseil statistique auprès de l’équipe R&D
• Intégration au sein d’une équipe multidisciplinaire et collaboration avec les équipes clinique et biologique ainsi que les partenaires extérieurs.

 

Profil recherché H/F

Vous avez une formation ingénieur (Bac+5 minimum) ou Doctorat (Bac+8 souhaitable) en mathématiques appliquées avec une spécialisation dans l’un des domaines suivants :

• Bioinformatique
• Biostatistique
• Data science

 

Les indispensables :

• Une expérience préalable en analyse de données expérimentales haut-débit de type génomique, métabolomique, transcriptomique ou protéomique
• De bonnes connaissances en mathématiques appliquées et en machine learning
• Une bonne maîtrise des langages R ou Python
• Envie de travailler au sein d’une équipe interdisciplinaire
• Curiosité, autonomie, créativité, esprit d’initiative, esprit d’équipe
• Intérêt pour les problématiques biomédicales, et plus spécifiquement l’endométriose
• Maitrise professionnelle de l’anglais
• Bonne capacité à communiquer sur son travail auprès d’équipes non spécialisées

 

Les plus :

• Expérience préalable en découverte de biomarqueurs
• Expérience préalable dans l’analyse NLP