Resilience est une scale-up MedTech qui développe des solutions de santé avec un impact concret pour les patient·e·s, 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 l’équipe 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 l’avancement d’études cliniques et à la qualité des décisions associées.
Ton quotidien :
Exécuter des analyses statistiques (modèles de Cox, régressions etc.) sur des données d’essais cliniques.
Produire des résultats clairs, traçables et documentés.
Maintenir un code propre, reproductible et automatisé (Python ou R).
Suivre un plan d’analyse statistique défini et remonter les points d’attention.
Travailler au plus près de la directrice biostatistique pour prioriser et valider les livrables.
Contribuer à l’amélioration 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 l'équipe : Au-delà de la simple exécution technique des modèles, ce stage offre une immersion au carrefour de la data, du médical et du métier. L’encadrement 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 d’essai 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 d’apprendre.
Esprit pratique et orientation livrables.
Communiquer clairement et dans les temps, être à l’écoute 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 d’analyse de données (académique ou professionnelle).
Manipulé des données liées à la santé ou montré un intérêt fort pour ce domaine.
C’est un plus si tu :
As déjà travaillé sur des sujets d’essais cliniques.
As des bases de machine learning appliqué.
Es à l’aise pour expliquer un résultat à un public non spécialiste.
Un travail qui a du sens, au plus proche des enjeux cliniques.
Un cadre d’apprentissage encadré par une experte biostatistique.
Une mission ciblée sur un projet clair pour progresser rapidement.
Flexibilité d’organisation et environnement scale-up.
Screening RH - Elena (15 min) - Evaluer la motivation
Entretien technique - Nicoleta (45 min) - Évaluer les compétences en stats cliniques, Python/R, et la résolution de cas pratiques.
Team Fit - Blanche (30 min) - Evaluer le fit équipe
Culture fit - Elena (30 min) - Valider l’adéquation avec notre culture et les conditions de travail (dont le remote).
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