Vous avez un profil solide en Data Science, une expertise confirmée dans l'intégration des preuves réelles (RWE) dans le développement clinique, et souhaitez intégrer une structure dynamique au coeur de l'innovation en Life Sciences ? Rejoignez-nous ! Vos missions Au sein des équipes d'IVIDATA Life Sciences et en collaboration avec nos clients issus des secteurs pharmaceutique et biotechnologique, vous interviendrez sur des projets à forte valeur ajoutée, en tant que Lead Data Scientist spécialisé(e) sur les RWD les inférences causales pour : Concevoir et exécuter les études de bout en bout en utilisant des frameworks de pointe : causal inference, g-computation, target trial emulation et counterfactual modelling. Collaborer avec les Portfolio Heads et les Global Program Teams (GPTs) pour transformer les besoins utilisateurs en livrables à haut impact (MVPs). Définir les dépendances de données, reporting de progression et défense des budgets/ressources. Mettre en oeuvre de pipelines de Deep Learning pour les données omiques, biomarqueurs ou datasets multimodaux. Développer des modèles de progression de pathologie et de prévisions longitudinales. Superviser le développement de packages R/Python et d'outils d'aide à la décision pour les équipes cliniques. Représenter l'organisation auprès de la FDA et de l'EMA pour l'intégration du RWE dans les dossiers d'enregistrement et l'extension d'indication (label expansion). Garantir l'accès à des sources de données de haute qualité (EMR, Claims, Registres, Génomique, Données synthétiques). Formation : PhD en Sciences de la Santé, Épidémiologie, Biostatistiques ou domaine quantitatif connexe. Minimum 5 ans d'expérience au sein d'un laboratoire pharmaceutique ou en CRO, avec une expertise démontrée dans l'utilisation du RWE de la phase M0 à la Phase III. Compétences techniques : Expertise avancée en inférence causale, Machine Learning, Deep Learning et outils de Data Science modernes (R/Python). Environnement : Solide compréhension des aires thérapeutiques telles que l'Oncologie, la Neurosciences, les Maladies Rares ou l'Immuno-Inflammatoire. Savoir être : Leadership naturel, bonne communication, esprit d'équipe. Langues : Anglais courant indispensable (contexte international).