Descriptif du poste: Contexte  Dans le cadre de projets en sciences du vivant à forte composante analytique, nous recherchons un Data Scientist / Machine Learning Scientist spécialisé en inférence causale. Le poste porte sur le développement et l'exploitation d'algorithmes avancés appliqués à des données de santé complexes, principalement observationnelles et longitudinales. Missions * Concevoir et développer des algorithmes de machine learning orientés causalité * Estimer des effets de traitement à partir de données observationnelles * Mettre en œuvre des approches d'inférence causale robustes et interprétables * Analyser des effets cumulés et traiter des confondants dépendants du temps * Produire des analyses scientifiquement solides et reproductibles * Collaborer avec des équipes pluridisciplinaires (data science, biostatistiques, recherche) Profil recherché: Compétences techniques requises * Machine learning et explicabilité des modèles * SHAP * Inférence causale * DoWhy (formalisation et validation des hypothèses causales) * EconML (effets de traitement hétérogènes, DML, CATE) * zepid (modèles structurels marginaux - MSM) Méthodes avancées * G-formula (g-computation) * Forêts causales * Analyse de données longitudinales * Outils et langages * Python (indispensable) * R (apprécié) Profil recherché * Formation supérieure en data science, statistiques, mathématiques appliquées, biostatistiques ou équivalent * Expérience confirmée en machine learning appliqué à l'inférence causale * Bonne compréhension des problématiques liées aux sciences du vivant, à la santé ou à l'épidémiologie * Forte rigueur méthodologique et esprit analytique * Autonomie et capacité à travailler sur des sujets complexes