Descriptif du poste: Responsabilités principales : Développement de modèles de Machine Learning pour la découverte de médicaments : Conception, développement et mise en production de modèles prédictifs afin de découvrir des corrélations et des clusters dans les données toxicologiques, en utilisant des outils comme Python, Kedro, TensorFlow, et Pandas. Analyse de données complexes : Travailler avec des données massives provenant de différentes sources (OMICs, génomique, etc.) et appliquer des techniques de machine learning pour extraire des insights exploitables et améliorer les décisions de recherche. Gestion des données scientifiques : Développer et maintenir un protocole scientifique de données Master Data, en collaborant avec des équipes R&D transversales pour garantir l'intégrité, la gouvernance et l'alignement des données avec les objectifs de recherche. Leadership et collaboration : Diriger des projets multidisciplinaires avec des équipes internationales, en assurant une communication efficace entre les équipes techniques et les parties prenantes, et en alignant les objectifs scientifiques avec les solutions IA. Amélioration continue : Suivre les KPIs, évaluer la performance des modèles, et optimiser les processus de recherche en utilisant des solutions IA de pointe. Profil recherché: Formation : Master en informatique, bioinformatique, ou un domaine similaire. Une expertise spécifique en bioinformatique, modélisation des données biologiques ou en sciences des données appliquées à la biotechnologie est un plus. Expérience professionnelle : Minimum 3 ans d'expérience en développement de modèles IA, machine learning et deep learning, idéalement dans un environnement pharmaceutique, biotechnologique ou financier. Compétences techniques : Maîtrise de Python et des bibliothèques associées (TensorFlow, Keras, Scikit-learn, Pandas, etc.). Expérience dans la gestion de projets de machine learning dans le cloud (Azure, AWS, Google Cloud). Connaissances approfondies en analyse de données biologiques, génomiques, ou toxicologiques. Expérience dans la gestion des données, la gouvernance de données, et la mise en œuvre de protocoles scientifiques.