Biostatisticien(ne) H/F
Secteur : Biotechnologies Famille de fonction : Biométrie, Data management
Gi Group is one of the world’s leading companies providing a full range of HR Services. We offer Temporary, Permanent and Professional Staffing Services, Search & Selection and Executive Search as well as Outsourcing, Training, Outplacem ...
Description du poste et des missions
Gi Group Consulting, filiale de GiGroup Holding, est une société de prestation de services intellectuels dans les Life Sciences. Nous dédions notre savoir-faire auprès nos clients : Groupes Pharmaceutiques, CROs et Biotechnologies.
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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