Data Scientist en Santé

Overview

CDD·IR·12 mois • Bac+5 / Master • Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines • Montigny-le-Bretonneux (France)

Data science • Machine learning • métabolomique • LC-MS

Data Scientist en Santé SEPSIS Comprehensive Center (IHU SEPSIS)IR CDD 12 mois

Le SEPSIS Comprehensive Center (IHU SEPSIS) est le premier centre au monde intégrant recherche, formation et soins dans une approche unifiée pour lutter contre le sepsis, principale cause de mortalité liée aux infections. Au sein de cet institut d’excellence, plusieurs programmes de recherche translationnelle s’appuient sur de vastes cohortes cliniques afin de réaliser un endotypage multi-omique (métabolomique, transcriptomique, génomique, etc.) et d’identifier de nouveaux biomarqueurs diagnostiques et théranostiques, en vue d’un transfert clinique rapide. Des milliers d’échantillons biologiques humains sont actuellement en cours d’analyse, générant des volumes massifs de données complexes. Leur traitement exige la mise en oeuvre de workflows analytiques avancés, combinant prétraitement du signal, normalisation, standardisation et modélisation statistique. L’objectif est de développer et d’appliquer des approches d’apprentissage automatique (machine learning) adaptées à des données de haute dimension, et d’intégrer des modèles longitudinaux pour la compréhension dynamique des réponses biologiques. Objectif du poste : nous recherchons un(e) Data Scientist passionné(e) par la modélisation de données biomédicales complexes pour mettre en oeuvre des méthodes de data science appliquées à la métabolomique et à la transcriptomique dans le cadre de plusieurs projets cliniques du centre. Il s’agira en particulier de développer des méthodes d’apprentissage statistique et des workflows de traitement de données métabolomiques et transcriptomiques.

Responsibilities

• Exploiter et améliorer les codes existants développés au sein de l’équipe pour finaliser les analyses statistiques.
• Concevoir, développer et automatiser des workflows pour le traitement des données métabolomiques et transcriptomiques.
• Appliquer et comparer des modèles d’apprentissage automatique pour l’identification de biomarqueurs pertinents.
• Contribuer à la valorisation scientifique des résultats.
• Participer à la structuration et documentation des pipelines analytiques pour assurer leur reproductibilité et leur transfert au sein des équipes.

Pourquoi nous rejoindre ?

• Intégrer un projet scientifique ambitieux et interdisciplinaire, à l’interface entre data science, biologie, chimie analytique et santé.
• Évoluer au sein d’une équipe dynamique, collaborative et hautement qualifiée regroupant chercheurs, cliniciens, bioinformaticiens et ingénieurs.
• Contribuer directement à des projets à fort impact clinique et sociétal, soutenus par un institut hospitalo-universitaire de rang international.

Profil recherché

• Formation : Bac+5 minimum (école d’ingénieurs, Master en data science, mathématiques appliquées, bioinformatique ou discipline équivalente).
• Compétences techniques :
  • Excellente maîtrise de R et/ou Python
  • Solides connaissances en statistiques appliquées, traitement du signal, apprentissage supervisé et non supervisé, sélection de variables et analyse multivariée
  • Une connaissance des données omiques (transcriptomique, métabolomique) serait un atout

Qualités attendues

• Rigueur scientifique, autonomie et sens de l’initiative.
• Intérêt marqué pour les applications biomédicales et le travail collaboratif.
• Excellente communication écrite et orale, maîtrise de l’anglais (niveau B2–C1).

Contrat et lieu

Contrat : CDD de 9 à 12 mois, démarrage dès que possible

Lieu : UFR Simone Veil - Santé, Université Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines

Procédure et dates

Procédure : mail

Offre publiée le 12 mars 2026, affichage jusqu’au 10 mai 2026