Business Analyst In Vitro

Missions principales

• Assurer le support fonctionnel de niveau N2/N3 sur les applications du périmètre.
• Participer à la maintenance évolutive et corrective des solutions existantes.
• Accompagner les utilisateurs métiers dans l'utilisation des outils et l'exploitation des données.
• Garantir la continuité opérationnelle du produit et le suivi du cycle de vie applicatif (obsolescence, décommissionnement, etc.).

Analyse fonctionnelle et gestion des besoins

• Recueillir et analyser les besoins des équipes de recherche.
• Rédiger les spécifications fonctionnelles et les User Stories.
• Participer aux phases de tests et de validation des nouvelles fonctionnalités.
• Contribuer à la définition et au cadrage des nouveaux cas d'usage.

Gestion de projets et coordination

• Participer à des projets stratégiques liés à la valorisation et l'intégration des données in vitro.
• Coordonner les échanges entre les différentes parties prenantes : chercheurs, Product Owner, Tech Lead, Data Engineers, équipes Data Management et IT.
• Piloter les évolutions fonctionnelles avec les éditeurs ou partenaires lorsque nécessaire.
• Contribuer aux rituels Agile et au suivi des développements.

Environnement technique

• Outils d'analyse scientifique : GeneData Screener
• Bases de données : Oracle, Google BigQuery
• Cloud : Google Cloud Platform (GCP)
• Data & Reporting : Power BI, Salesforce, LiveDesign
• Data Management & Gouvernance des données
• Méthodologie Agile

Compétences métiers

• Bonne connaissance du domaine de la pharmacologie in vitro et des études précliniques non cliniques.
• Compréhension des processus de recherche et de gestion des données scientifiques.
• Connaissance des solutions informatiques utilisées en recherche pharmaceutique :
• ELN (Electronic Lab Notebook)
• LIMS
• Solutions de High Throughput Screening (HTS)
• Gestion et enregistrement des composés
• Gestion des échantillons (small molecules et biologiques)
• Outils de sciences computationnelles
• Outils de visualisation des données

Compétences techniques

• Connaissances de base en SQL (Oracle) et/ou GoogleSQL (BigQuery).
• Bonne compréhension des concepts de gestion de données :
• Référentiels
• Gouvernance des données
• Qualité des données
• Familiarité avec les environnements Cloud et Data Analytics.