Poste : Au sein de la Médecine Translationnelle, l'utilisation des approches pharmacométriques joue un rôle clé dans le développement des candidats médicaments de Servier, favorisant ainsi une compréhension approfondie des effets des traitements pour le bénéfice des patients. Sous la supervision du pharmacomètre, vous serez en charge de l'élaboration de ces modèles et de l'analyse de leurs caractéristiques afin d'optimiser leur application dans le processus de développement des médicaments.

L'accent sera mis sur les modèles établissant le lien entre l'exposition au médicament (Pharmacocinétique, PK) et son effet (Pharmacodynamique, PD), en intégrant diverses méthodologies telles que PBPK, PK/PD, survie, et modèles conjoints, dans les domaines de l'oncologie, de la cardiologie, ainsi que des maladies immuno-inflammatoires et neurologiques, pour des petites molécules ou d'autres modalités thérapeutiques.

Profil :

Vos points forts :

• Vos compétences clés incluent la manipulation et l'exploration de données, une bonne maîtrise des logiciels d'analyse et de modélisation (tels que NONNEM, Monolix, SimCYP, R), ainsi qu'une connaissance approfondie du développement de médicaments, de la biologie, de la pharmacocinétique et de la pharmacologie.
• Vous devez également être capable de travailler dans un environnement multidisciplinaire et de communiquer efficacement les résultats aux partenaires internes.
• Une curiosité intellectuelle et de solides compétences en communication, tant à l'oral qu'à l'écrit, en français et en anglais, sont essentielles.
• Anglais intermédiaire

Profil requis :

• Un Master en pharmacométrie, un diplôme d'ingénieur ou équivalent, ainsi qu'un intérêt marqué pour l'analyse des données et la modélisation dans le domaine des sciences de la vie. Une expérience antérieure dans ce domaine serait un atout précieux.
• Formations : M2 pharmacocinétique, biologie, informatique, biostatistique
• Expérience préalable en pharmacométrie, PKPD ou PBPK, dans le milieu universitaire ou industriel.
• Compétences en intelligence artificielle / approches d'apprentissage automatique
• Volonté de poursuivre avec un doctorat

Entreprise : SERVIER France