Biostatistics Intern

Resilience est une scale-up MedTech qui développe des solutions de santé avec un impact concret pour les patientes notamment en oncologie en gastro-enterologie et en psychiatrie. Nous travaillons sur des projets cliniques exigeants dans un environnement pragmatique rapide et orienté résultats.

En quelques mots : Tu renforces léquipe biostatistique pour exécuter des analyses statistiques cliniques en Python et produire des livrables fiables et bien documentés. Nous recherchons un.e stagiaire à partir de Septembre/Octobre pour une durée de 6 mois.

Ton impact : Tes analyses contribuent directement à lavancement détudes cliniques et à la qualité des décisions associées.

Ton quotidien :

• Exécuter des analyses statistiques (modèles de Cox régressions etc.) sur des données dessais cliniques.

• Produire des résultats clairs traçables et documentés.

• Maintenir un code propre reproductible et automatisé (Python ou R).

• Suivre un plan danalyse statistique défini et remonter les points dattention.

• Travailler au plus près de la directrice biostatistique pour prioriser et valider les livrables.

• Contribuer à lamélioration continue des pratiques de documentation et de qualité.

• Tes futurs collègues : Elodie (Medical Director Oncology) Bertille (Lead Clinical Scientist Oncologie) Emma (Senior Clinical Scientist psychiatrie) Caroline (Clinical Scientist gastro-entrologie) Saumya (Director Translational Research - Predictive Modelling & Digital Phenotyping) Data team

• Ton manager : Nicoleta (Directrice Biostatistioque et RWE)

• Le petit de léquipe : Au-delà de la simple exécution technique des modèles ce stage offre une immersion au carrefour de la data du médical et du métier. Lencadrement quotidien par des médecins pharmaciens et experts métier vont te permet de confronter la rigueur statistique à la réalité clinique.

• Tu es la bonne personne si tu sais :

  • Analyser des données cliniques avec Python ou R.

  • Mettre en œuvre une analyses complete dessai clinique comprenant des comparaison statistiques modèles de Cox et des modèles de régression.

  • Travailler avec de données structurés provenant de sources differentes

  • Documenter tes analyses de manière rigoureuse.

  • Appliquer un raisonnement statistique solide et reproductible.

  • Communiquer clairement tes résultats et tes hypothèses.

• Tu es la bonne personne si tu as :

  • Un niveau Bac 4 ou plus

  • Rigueur et sens du détail.

  • Autonomie et sens des priorités.

  • Curiosité et envie dapprendre.

  • Esprit pratique et orientation livrables.

  • Communiquer clairement et dans les temps être à lécoute et être transparent sur le travail et son avancement.

  • Capacité à demander du feedback et à itérer.

  • Respect de la confidentialité et des bonnes pratiques.

• Tu es la bonne personne si tu as (ou en cours):

  • Une formation en biostatistique data science santé ou équivalent

  • Une première expérience de projet danalyse de données (académique ou professionnelle).

  • Manipulé des données liées à la santé ou montré un intérêt fort pour ce domaine.

• Cest un plus si tu :

  • As déjà travaillé sur des sujets dessais cliniques.

  • As des bases de machine learning appliqué.

  • Es à laise pour expliquer un résultat à un public non spécialiste.

• Un travail qui a du sens au plus proche des enjeux cliniques.

• Un cadre dapprentissage encadré par une experte biostatistique.

• Une mission ciblée sur un projet clair pour progresser rapidement.

• Flexibilité dorganisation et environnement scale-up.

1. Screening RH - Elena (15 min) - Evaluer la motivation

2. Entretien technique - Nicoleta (45 min) - Évaluer les compétences en stats cliniques Python/R et la résolution de cas pratiques.

3. Team Fit - Blanche (30 min) - Evaluer le fit équipe

4. Culture fit - Elena (30 min) - Valider ladéquation avec notre culture et les conditions de travail (dont le remote).

GDPR : Your personal data will be processed for the purposes of recruitment related activities which include setting up and conducting interviews and tests for applicants evaluating and assessing the results thereto and as is otherwise needed in the recruitment and hiring processes. They will be available only for people involved in the process and erased after 2 years of inactivity.

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