Servier Posted October 16, 2026

STAGE - Biostatistique & Data Science - Patients Virtuels & Biomarqueurs (H/F) (GIF-SUR-YVETTE, FR, 91190)

GIF-SUR-YVETTE, France Type not listed
Biostatistics & Data Science Intern/Fellow/Postdoc
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About this opportunity

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

Patients virtuels et modèles QSP pour identifier des biomarqueurs prédictifs de la réponse au traitement.

Votre mission :

La médecine de précision vise à identifier les patients les plus susceptibles de répondre à un traitement. Cela nécessite de détecter le plus tôt possible des biomarqueurs prédictifs de la réponse, idéalement avant les études cliniques. À ce stade du développement, les données disponibles chez les patients sont encore limitées. Les patients virtuels constituent donc une approche prometteuse pour explorer ces biomarqueurs.

Ces patients virtuels peuvent être générés à partir de modèles QSP ( Quantitative Systems Pharmacology ), qui représentent les mécanismes de la maladie et le mode d’action du traitement. Déjà utilisés pour accompagner le développement des médicaments, notamment le choix des doses, ces modèles pourraient également aider à identifier les caractéristiques des patients associées à une meilleure réponse au traitement.

Au cours de ce stage, vous contribuerez à deux objectifs :

1- Améliorer l’identification de biomarqueurs prédictifs en combinant des méthodes de machine learning et des approches fondées sur les mécanismes biologiques.

2- Évaluer et améliorer la génération de patients virtuels afin d’obtenir des populations biologiquement plausibles, représentatives de la diversité des patients et préservant les relations entre les différentes caractéristiques biologiques.

Vous serez amené(e) à analyser des données simulées, à comparer différentes méthodes et à évaluer leur capacité à identifier des biomarqueurs pertinents pour la réponse au traitement.

Votre profil :

Nous recherchons un(e) étudiant(e) intéressé(e) par la statistique, la data science et la modélisation, avec une forte envie d’apprendre et de contribuer à un projet de recherche appliqué au développement de nouveaux traitements.

Compétences requises :

Formation : Étudiant(e) en Master 2, en dernière année d’école d’ingénieur ou dans une formation équivalente, avec une spécialisation en biostatistique.

 

Compétences techniques :

- Première expérience avec des méthodes de machine learning

- Maîtrise de Python ou R, avec une expérience en analyse de données

- Une première expérience avec des données biomédicales ou issues des sciences de la vie serait appréciée

- Niveau d’anglais B2 minimum

Qualités recherchées :

- Autonomie et esprit d’initiative

- Esprit critique et curiosité

- Capacité à communiquer clairement des résultats scientifiques

 

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 : Campus Welcome Session, séminaires, ateliers de développement personnel, …).

Avantages :

Télétravail jusqu’à 8jours 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

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 : Mars-Avril 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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Job details

Seniority
Intern/Fellow/Postdoc
Function
Biostatistics & Data Science
Therapeutic area
Not listed
Location
GIF-SUR-YVETTE, France
Employment type
Not listed

How this role compares

Computed from every other active Biostatistics & Data Science role in our database, not just this employer's listings.

We currently track 39 comparable Intern/Fellow/Postdoc Biostatistics & Data Science roles across 14 biopharma companies.

39Comparable roles tracked
34Currently active
14Companies hiring similar roles
9Countries represented

Salary context

9 of 39 peers report a salary range (USD, annualized)

Peers share this role's job function and a matching or adjacent seniority level -- not necessarily the same therapeutic area or country.

This roleSubject Not listed on this posting
Lowest disclosed · 2027 Future Talent Program - Data Science - Intern · Merck $39,908/yr – $111,111/yr
Highest disclosed · Advisor - Project Statistician in Product Development · Lilly $153,000/yr – $246,400/yr
Peer group range $75,510 – $199,700 (median $95,500)

Where these roles are based

Top locations among the 39 comparable roles

United States25
Switzerland4
China3
United Kingdom2
India1
Canada1

+ 3 more countries

Seniority mix

39 of 39 peers have a known seniority level

Intern/Fellow/Postdoc29
Associate10

Therapeutic area mix

1 of 39 peers have a known therapeutic area; the rest are genuinely unlabeled, not hidden

Oncology1

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How we calculate "similar"

No black box, no LLM guesswork: a deterministic score built from four normalized attributes. Here's this role's own peer group at different match levels, so you can see the mechanism, not just the result.

Every comparison starts from the same 100-point budget: 25 for working in the same function, 40 for the same therapeutic area, 20 for the same or adjacent seniority, 15 for the same country. A dimension we can't confirm on both sides contributes nothing, never a guess, never a free pass.

45%
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Unmatched or unknown dimensions score exactly the same: 0 points, never a partial guess. A role we know almost nothing about beyond its function bottoms out at 25%; it never inflates to 100% just because there's little to compare against. Seniority uses a defined ladder (Associate → Manager → Associate Director → Senior → Principal → Director → Senior Director → Executive/VP) so "Director" and "Senior Director" count as adjacent, but "Director" and "Executive/VP" do not.