Stagiaire Biostatisticien

**Date de parution**:5 nov. 2024**Ville**:GIF-SUR-YVETTE**Pays/Région**:FR**Type de contrat**:Stage**N° offre**:7245Stagiaire Biostatisticien (H/F)
- 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.

Venez vivre et contribuez à faire vivre notre engagement #MovedByYou- L'un des principaux défis dans le développement de thérapies en (immuno-)oncologie est de définir la population cible qui bénéficiera au mieux du traitement. La compréhension de l'hétérogénéité des patients en termes de profil moléculaire du micro-environnement tumoral est cruciale pour l'identification de sous-groupes d’intérêt. Une autre tâche importante consiste à évaluer le profil des patients résistants aux soins standards afin de mieux comprendre comment ces patients pourraient bénéficier au mieux d'une nouvelle thérapie.- L'exploration des données moléculaires est essentielle pour mieux comprendre le micro-environnement tumoral humain et permettre une oncologie de précision. Servier développe plusieurs actifs innovants en (immuno-)oncologie à cette fin. Nous devons déchiffrer l'hétérogénéité du cancer pour augmenter la probabilité de succès de nos molécules.- Dans le cadre de ce stage, nous proposons d'explorer les données omiques de patients atteints de cancer colorectal (CRC) issues d'une cohorte privée et exclusive. Les objectifs incluent l'analyse des profils moléculaires des patients, en se concentrant sur l'expression génique, les altérations génomiques (mutations et variations du nombre de copies CNV), la composition du microenvironnement tumoral (TME) et d'autres biomarqueurs dérivés, ainsi que sur les annotations cliniques des patients.- Le stagiaire sera chargé d'analyser des données omiques (DNAseq, RNAseq, scRNAseq), d'appliquer et de comparer des méthodologies classiques (Analyses d’expressions différentielles, PCA, heatmaps) avec des approches innovantes (telles que l'intégration multi-omique dans des approches de Machine Learning) et d'interpréter les résultats en collaboration avec l'équipe, qui est composée de Bioinformaticiens, de Biostatisticiens et de chercheurs translationnels.**Points forts**:

- Pratique courante de R
- Connaissance et pratique des Statistiques et du Machine Learning
- Une connaissance du Deep Learning serait un atout
- Autonomie et capacité à résoudre des problèmes
- Intérêt pour les sciences de la vie et compréhension des processus biologiques complexes

**Profil recherché**:

- Étudiants issus d'écoles de Statistiques ou de Bioinformatique (ENSAI, ISUP, etc.)
- Master en statistique ou bio-informatique (niveau M2)

**Notre proposition**:

- Durée du stage : 6 mois
Période du début de stage : Mars-Avril 2025
Lieu : Gif-sur-Yvette et télétravail