About this role
Nous recrutons un(e) Biostatisticien(ne) H/F pour une mission en prestation au sein d'un acteur du secteur de la santé, à pourvoir dès que possible en Île-de-France. Notre client intervient auprès d'entreprises pharmaceutiques, biotechs et medtechs, ainsi qu'auprès d'hôpitaux et d'autorités de santé, pour les aider à tirer pleinement parti de leurs données. Sa mission consiste à apporter davantage de lisibilité, de rigueur et d'impact à l'innovation médicale grâce à des démarches pilotées par la donnée, notamment via des approches de simulation, au service du progrès thérapeutique et des patients, en lien étroit avec les professionnels de santé.
Responsabilités Principales
- Élaborer les protocoles méthodologiques pour les études observationnelles, l'émulation d'essais cliniques et la gestion des biais.
- Collaborer avec les ingénieurs pour garantir la rigueur statistique et biomédicale des algorithmes de Machine Learning et d'IA explicable.
- Définir les critères d'inclusion/exclusion, les facteurs de risque et les critères d'évaluation (outcomes) au sein de jeux de données complexes.
- Traduire les analyses quantitatives en preuves cliniques et stratégiques pour les acteurs pharmaceutiques, les agences réglementaires et les publications scientifiques.
Profil Recherché
- Diplôme de niveau Master ou Doctorat en Biostatistique, Statistique Appliquée, Biomathematiques ou Santé Publique.
- Maîtrise des modèles d'analyse de survie, des modèles à effets mixtes, de l'émulation d'essais cliniques (Target Trial Emulation) et du contrôle des biais de confusion.
- Pratique fluide et avancée des langages R et/ou Python pour le traitement et la modélisation de données biomédicales.
- Compréhension des algorithmes de Machine Learning et de l'IA explicable pour travailler en synergie avec les équipes de science des données.
- Capacité à traduire des analyses quantitatives complexes en compétences cliniques claires pour les clients et à contribuer aux publications scientifiques.
- Anglais courant et maîtrise du français.
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