STAGE - Biostatistique & Data Science - Patients Virtuels & Biomarqueurs (H/F)

Servier
Servier logo
Location
Unknown
Job Type
Full-time
Posted
October 16, 2026

Job Description

Nous sommes un groupe pharmaceutique à dimension humaine, international et indépendant, gouverné par une Fondation. Notre modèle, singulier, fait notre fierté mais, surtout, nous permet de servir pleinement notre vocation : « Engagés pour le progrès thérapeutique au bénéfice des patients ».

Aujourd’hui leader mondial en cardiologie, nous avons choisi de devenir un acteur focalisé et innovant en oncologie d’ici 2030, en ciblant des cancers difficiles à traiter et en y consacrant plus de 70 % de notre budget R&D. Un défi que nous poursuivons en parallèle du développement de notre activité générique pour un accès à des soins de qualité pour tous, et à moindre coût.

Nous ? 22 000 passionnés de plus de 50 nationalités, portés par un esprit d’entreprenariat. Chaque jour nous avançons avec et pour les patients, avec et pour nos équipes, portés par l’envie de prendre soin, d’oser, de nous développer, de nous engager pour être utiles à celles et ceux qui en ont besoin.

Venez vivre et contribuez à faire vivre notre engagement #MovedByYou

www.servier.com

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 cœur de notre proposition d’expérience. En intégrant notre équipe, vous bénéficiez de :

  • Projets enrichissants et stimulants

Nous sommes un groupe pharmaceutique à dimension humaine, international et indépendant, gouverné par une Fondation. Notre modèle, singulier, fait notre fierté mais, surtout, nous permet de servir pleinement notre vocation : « Engagés pour le progrès thérapeutique au bénéfice des patients ».

Aujourd’hui leader mondial en cardiologie, nous avons choisi de devenir un acteur focalisé et innovant en oncologie d’ici 2030, en ciblant des cancers difficiles à traiter et en y consacrant plus de 70 % de notre budget R&D. Un défi que nous poursuivons en parallèle du développement de notre activité générique pour un accès à des soins de qualité pour tous, et à moindre coût.

Nous ? 22 000 passionnés de plus de 50 nationalités, portés par un esprit d’entreprenariat. Chaque jour nous avançons avec et pour les patients, avec et pour nos équipes, portés par l’envie de prendre soin, d’oser, de nous développer, de nous engager pour être utiles à celles et ceux qui en ont besoin.

Venez vivre et contribuez à faire vivre notre engagement #MovedByYou

www.servier.com

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 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 8jours 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 : 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 jobs.servier.com. 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

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.

Frequently Asked Questions

Where is the internship located, and what is the work-mode policy?
The internship is located at the Servier Paris-Saclay R&D Institute in Gif-sur-Yvette (91), with a general location listed as Unknown. The position offers up to 8 days of teleworking per month depending on activity.
What qualifications and experience are required for this role?
Candidates should be Master 2 or final-year engineering students (or equivalent) specializing in biostatistics. Requirements include Python or R proficiency, data analysis experience, initial machine learning experience, and at least a B2 level in English. Experience with biomedical or life sciences data is appreciated.
What are the key responsibilities of this internship?
You will work on predictive biomarkers and virtual patient models (QSP). Key duties include combining machine learning and biological mechanisms to improve biomarker identification, evaluating and refining virtual patient generation to ensure biologically plausible populations, analyzing simulated data, and comparing methods.
What benefits are offered for this position?
Benefits include flexible hours, up to 8 days of remote work per month, free access to the on-site gym (with coaching, machines, and group classes), free access to seven Servier shuttle lines, personalized tutoring, and company events.
How do I apply and what is the selection process?
Apply by submitting your application through jobs.servier.com. The hiring process involves two interview stages: first with managers, followed by an interview with HR representatives.
What are the practical details regarding contract type, start date, and duration?
This is a 6-month internship starting in March-April 2027. The site is accessible to individuals with disabilities.

Ready to Apply?

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Job Information

Source: manual
AI Relevance: 85/100 (Highly relevant)
Remote Type: onsite
Allowed Locations: Worldwide
Skills & Tags:
servier machine learning data science

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