STAGE - Biologiste Computationnel (H/F) (GIF-SUR-YVETTE, FR, 91190)

Nous sommes un groupe pharmaceutique à dimension humaine, international et indépendant, gouverné par une Fondation. Notre modèle, singulier, fait notre fierté mais, surtout, nous permet de servir pleinement notre vocation : « Engagés pour le progrès thérapeutique au bénéfice des patients ».

Aujourd’hui leader mondial en cardiologie, nous avons choisi de devenir un acteur focalisé et innovant en oncologie d’ici 2030, en ciblant des cancers difficiles à traiter et en y consacrant plus de 70 % de notre budget R&D. Un défi que nous poursuivons en parallèle du développement de notre activité générique pour un accès à des soins de qualité pour tous, et à moindre coût.

Nous ? 22 000 passionnés de plus de 50 nationalités, portés par un esprit d’entreprenariat. Chaque jour nous avançons avec et pour les patients, avec et pour nos équipes, portés par l’envie de prendre soin, d’oser, de nous développer, de nous engager pour être utiles à celles et ceux qui en ont besoin.

Venez vivre et contribuez à faire vivre notre engagement #MovedByYou

www.servier.com

Caractérisation de l'hétérogénéité et de la plasticité du Glioblastome par analyse de données Single-cell

Votre mission :

Le glioblastome (GBM) IDH-wildtype est la tumeur cérébrale primaire la plus fréquente et la plus agressive chez l'adulte. Sa résistance aux traitements standards est portée par une forte hétérogénéité tumorale, la plasticité des cellules et un microenvironnement immunosuppresseur. L'enjeu de ce stage est de s'appuyer sur l'analyse de données single-cell pour découvrir, évaluer et caractériser des biomarqueurs ainsi que des cibles thérapeutiques potentielles permettant ainsi d'évaluer de nouveaux leviers thérapeutiques .

En tant que stagiaire Biologiste Computationnel, dans l’équipe In Silico Target Insight, vous participerez activement à l'exploitation d'un atlas single-cell dédié à la caractérisation des tumeurs cérébrales agressives, dans un contexte d’innovation thérapeutique et de médecine de précision. Vos principales responsabilités incluront :

Analyse de données single-cell : Mettre en œuvre et optimiser un pipeline d'analyse robuste, couvrant l'ensemble des étapes clés (contrôle qualité/QC, normalisation, clustering, réduction de dimension et annotation cellulaire).

Évaluation de cibles et de voies biologiques : Identifier et évaluer la pertinence de cibles thérapeutiques et de voies de signalisation au sein de sous-populations cellulaires spécifiques.

Inférence de réseaux de signalisation : Développer des approches pour inférer et identifier l'activation de voies de signalisation (incluant les phénomènes de co-activation) afin de caractériser précisément les profils cellulaires.

Communication scientifique : Synthétiser vos travaux et présenter vos résultats de manière pédagogique lors de réunions techniques avec vos pairs bio-informaticiens et les équipes de biologistes.

Votre profil :

Nous recherchons un(e) étudiant(e) passionné(e) par les technologies single-cell et la biologie computationnelle, avec une forte envie d'apprendre et de s'investir dans un environnement dynamique. Compétences requises :

Formation : Étudiant(e) en Master 2 ou dernière année d'école d'ingénieur, avec une spécialisation en bioinformatique, biostatistiques ou biologie computationnelle.

Hardskills : Maitrise des outils standards d’analyse single cell sur Python (scanpy, anndata, numpy) et R (Seurat, inferCNA, scDblFinder). Utilisation d’outils de reproductibilité (Nextflow, pip / uv / pixi. Environnement (bash, HPC, Git).

Softskills : Capacité à travailler dans un environnement multidisciplinaire et goût pour l'interaction entre l'informatique et la biologie. Rigueur scientifique, esprit d'analyse et aisance à l'oral pour la présentation de résultats.

Pourquoi nous rejoindre ? #HappyTrainees

Nos étudiants sont nos meilleurs ambassadeurs. Nous sommes 1er au classement France HappyTrainees et de nouveau 2ème au classement mondial HappyTrainees 2026.

Epanouissement professionnel, esprit de collaboration, équilibre vie pro-vie perso sont au cœur de notre proposition d’expérience. En intégrant notre équipe, vous bénéficiez de :

Projets enrichissants et stimulants

Tuteurs engagés pour un accompagnement personnalisé

La convivialité avec des événements et une ambiance de travail dynamique (ex : NewGen Welcome Session, séminaires, ateliers de développement personnel, …).

Avantages :

Télétravail jusqu’à 8 jours par mois en fonction de l’activité

Horaires flexibles

Accès gratuit à la Salle de sport dans nos locaux (coaching individuel, machines et cours collectifs)

Accès gratuit aux sept lignes de navette Servier

Avantages Groupe (intéressement et participation)

Certification Well Platinum (bien-être des employés et respect de l’environnement)

Informations pratiques

Site : Servier Paris-Saclay R&D Institute, Gif-sur-Yvette (91)

Durée : 6 mois

Date de début :  Q1 2027

Type de contrat : Stage

Accessibilité : Site accessible aux personnes en situation de handicap

Comment postuler ?

Envoyez-nous votre candidature en répondant à nos offres, accessibles sur le site jobs.servier.com . Vous aurez l’opportunité de rencontrer notre équipe lors d’un processus en deux étapes : un entretien avec nos managers, suivi d’un entretien avec nos référentes RH.

Nous sommes engagés pour l’égalité des chances et le développement des talents dans toute leur diversité. Nous accordons autant de valeur à l’expérience qu’à l’envie de s’engager au quotidien pour être utile au progrès thérapeutique au bénéfice des patients. Si vous vous reconnaissez dans cette offre et ces quelques lignes, saisissez cette opportunité de nous rencontrer !

#MovedByYou

Nous sommes engagés pour l’égalité des chances et le développement des talents dans toute leur diversité. Nous accordons autant de valeur à l’expérience qu’à l’envie de s’engager au quotidien pour être utile au progrès thérapeutique au bénéfice des patients. Si vous vous reconnaissez dans cette offre et ces quelques lignes, saisissez cette opportunité de nous rencontrer.

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