La société SEBIA, société « Made in France » créée en 1967, est un acteur spécialisé dans le diagnostic in vitro et le premier fournisseur mondial d'équipements et de réactifs d'électrophorèse protéique clinique pour le dépistage et la surveillance de diverses maladies. Entreprise à taille humaine avec environ 1200 collaborateurs à travers le monde et internationale grâce à notre présence dans plus de 120 pays dans le monde. Dynamique à travers un très grand nombre de projets en pleine expansion se traduisant par l'ouverture de nouvelles filiales chaque année ! La mission de Sebia est de fournir des outils puissants qui traduisent ce qui se passe dans le corps d'un patient dans un langage lisible et interprétable. Nous l'appelons notre nouveau langage de vie. Nous recherchons un profil ingénieur biostatiscien(/ne) pour travailler sur un programme de Découverte de biomarqueurs issus de profils d'électrophorèse capillaire. L'objectif principal est de conduire les analyses statistiques (univariées, multivariées, combinatoires et IA) issues de données de cohortes. L'objectif secondaire est de construire une réflexion à 360° sur les méthodes d'analyses permettant d'identifier des biomarqueurs performants comme outils de diagnostic (AUC, matrices de confusion, identification de sous populations, études de survie, etc...).   Missions : * Définir les conditions d'expérimentation : taille de l'effectif, puissance, paramètres et type de variables... * Organiser des données chiffrées et les modéliser * Suivre et proposer un plan d'analyse statistique * Traiter les données grâce à des logiciels spécialisés (et notamment data visualisation, ...) * Rédiger des conclusions qui aident à la prise de décision * Soutenir les membres de l'équipe statistique dans les différents aspects de chaque étude. * Présentation des résultats aux membres de l'équipe ainsi aux collaborateurs partenaires du projet. * Rédaction d'articles     Compétences techniques : * Avoir des compétences en biostatistiques et outils bioinformatiques, machine Learning, Deep Learning, data engineering...appliquées au domaine de la santé * Maîtriser les langages de programmation R, Python, Java, C... * Avoir de l'expérience dans les études de cohortes pour l'analyse/interprétation des données biologiques ou de diagnostic in vitro * Pouvoir comprendre les phénomènes biologiques et leur interprétation médicale * Avoir une expérience des bases de données médicales * Avoir des notions de prédiction de risque et de pronostique   Qualités personnelles : * Organisation, curiosité, persévérance * Esprit critique et de synthèse * Force de proposition * Ecoute * Travail en équipe * Être à l'aise dans un environnement multidisciplinaire