Responsable de données cliniques (Senior)

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Bioptimus

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11 - 50 employés

Fondée en 2024

🤖 Intelligence artificielle

🧬 Biotechnologie

☁️ SaaS

💰 €41 000 000 Series A - Bioptimus en 2025-01

Artificial Intelligence • Biotechnology • SaaS

Bioptimus est une entreprise spécialisée dans la création de modèles d'IA fondamentaux pour la biologie, intégrant des données biologiques multimodales et multi-échelles afin de briser les silos de données et d'accélérer la recherche biomédicale et la prise de décisions cliniques. Parmi ses modèles phares figurent H‑Optimus‑1 pour l'histologie/pathologie numérique et M‑Optimus en tant que modèle universel pour la biologie ; l'entreprise collabore avec des institutions de recherche, des pratiques cliniques et l'industrie pour former et déployer des modèles en toute sécurité à grande échelle. Fondée à Paris en 2024, Bioptimus se concentre sur l'application de l'IA aux problématiques touchant à la recherche biomédicale, aux flux de travail cliniques et à la R&D en sciences de la vie, tout en mettant l'accent sur la qualité des données, la sécurité et la validation scientifique.

Description

• Travailler à l’intersection de l’ingénierie des données, des sciences cliniques et de la collaboration avec des partenaires • Participer directement aux échanges techniques avec des partenaires externes (hôpitaux, instituts de recherche, CRO/CMO) • Traduire des données sources ambiguës en jeux de données harmonisés, prêts pour l’IA • Cartographier et aligner des données cliniques variées sur des ontologies biomédicales standard de l’industrie, avec un accent sur les données en oncologie et immunologie • Concevoir, construire et maintenir des dictionnaires de données, schémas et modèles de métadonnées • Mettre en place, automatiser et appliquer des cadres de contrôle qualité (QC) et de validation des données • Rédiger du code Python de qualité production pour automatiser les tâches de nettoyage et d’harmonisation des données • Comprendre comment les données cliniques sont générées en contexte réel • Auditer activement les données pour identifier variables manquantes, anomalies et biais cachés • Reconnaître les données pertinentes dans les essais cliniques liées à l’oncologie/immunologie

🎯 Exigences

• Formation : Licence ou Master en sciences de la vie, bioinformatique, informatique de santé, informatique, statistiques ou domaine quantitatif apparenté • Expérience sectorielle : Plusieurs années (typiquement 3–5+ ans) d’expérience pratique en gestion des données cliniques ou en ingénierie des données cliniques au sein d’une CRO, CMO, entreprise pharmaceutique ou biotech • Compétences en codage : Très bonne maîtrise de Python et des bibliothèques standard de data science (ex. Pandas, NumPy) • Bonnes pratiques logiciels : Engagement démontré pour la reproductibilité du code, incluant l’utilisation de Git pour le versioning et la création de pipelines de données réutilisables • Expertise en données cliniques : Familiarité avec les structures de données cliniques, les dossiers de santé électroniques (EHR), les formulaires de recueil de données cliniques (CRF), et les données longitudinales des essais cliniques • Ontologies et vocabulaires : Connaissance des ontologies cliniques et biologiques standard, spécifiquement adaptées aux jeux de données en cancérologie/oncologie et/ou immunologie • Communication et alignement : Capacité à s’accorder sur les formats de livraison des données avec les équipes cliniques partenaires • Expérience en startup : À l’aise dans un environnement startup dynamique où les schémas de données évoluent et où les exigences d’ingestion doivent être définies à partir de zéro

🏖️ Avantages

• Rémunération compétitive • Participation au capital (equity) • Flexibilité (options de télétravail)