STAGE Data Science Recherche (H/F) SERVIER
Groupe pharmaceutique engagé pour le progrès thérapeutique des patients.
Stage
Gif-sur-Yvette
Télétravail : non spécifié
Salaire : non spécifié
< 6 mois
Bac +5
Bioinformatique
Gestion des entretiens
Linux
Git
Unix
+4
Votre nouvelle entreprise
22000 collaborateurs
Pharmaceutical / Biotech
Créée en 1954
Chiffre d'affaires : 6,9 milliards €
Vos missions au quotidien
Data scientist Internship - Drug discovery - "In Silico Profiling and Bias Analysis of VHH Frameworks in Generative AI Diffusion Models"
Votre mission :
Au sein de l'unité Data Science Recherche, l'objectif de ce stage de 6 mois est de mener à bien une étude approfondie des différents frameworks d'anticorps VHH utilisables dans les campagnes de génération de novo d'anticorps. Le/la stagiaire sera chargé(e) de :
- Construire des jeux de données de référence basés sur la littérature et sur le calcul de propriétés physico-chimiques
- Evaluer les performances des frameworks dans différents modèles de diffusion et pipelines de design
- Explorer les biais de génération de frameworks sans contrainte.
L'objectif est d'aboutir à des recommandations concrètes visant à améliorer les performances des campagnes de design "de novo", ou au développement de méthodes prédictives permettant d'établir ces recommandations.
Vos points forts : Expertise en biologie computationnelle et en techniques de Machine Learning. Compétences en IA générative (en particulier les modèles de diffusion), en prédiction du repliement des protéines et en bioinformatique structurale.
Ce que l’on cherche
Description du profil :
Votre profil :
Nous recherchons un(e) étudiant(e) passionné(e) par la biologie et la technologie, avec une forte envie d’apprendre et de s’investir dans un environnement dynamique.
Compétences requises :
- Formation Actuellement en préparation d’un diplôme de Master ou d’école d’ingénieurs (Bac+5) en biologie computationnelle.
- Hardskills : Python, Pytorch, Pandas, NumPy, Scikit-learn, outils de prédiction de structure, logiciels de visualisation moléculaire . Linux/Unix, Git, Calcul haute performance.
- Softskills : Bon relationnnel, apprécie les échanges avec une équipe internationale.
Nous proposons :
Pourquoi nous rejoindre ? #HappyTrainees
Nos étudiants sont nos meilleurs ambassadeurs. Nous sommes 1er au classement France HappyTrainees et de nouveau 2ème au classement mondial HappyTrainees 2026.
Epanouissement professionnel, esprit de collaboration, équilibre vie pro-vie perso sont au cœur de notre proposition d’expérience. En intégrant notre équipe, vous bénéficiez de :
- Projets enrichissants et stimulants
- Tuteurs engagés pour un accompagnement personnalisé
- La convivialité avec des événements et une ambiance de travail dynamique (ex : Campus Welcome Session, séminaires, ateliers de développement personnel, …).
Avantages :
- Télétravail jusqu’à 8 jours par mois en fonction de l’activité
- Horaires flexibles
- Accès gratuit à la Salle de sport dans nos locaux (coaching individuel, machines et cours collectifs)
- Accès gratuit aux sept lignes de navette Servier
- Certification Well Platinum (bien-être des employés et respect de l’environnement)
Informations pratiques
- Site : Servier Paris-Saclay R&D Institute, Gif-sur-Yvette (91)
- Durée : 6 mois
- Date de début : A définir
- Type de contrat : stage
- Accessibilité : Site accessible aux personnes en situation de handicap
Comment postuler ?
Envoyez-nous votre candidature en répondant à nos offres, accessibles sur le site jobs.servier.com. Vous aurez l’opportunité de rencontrer notre équipe lors d’un processus en deux étapes : un entretien avec nos managers, suivi d’un entretien avec nos référentes RH.
Nous sommes engagés pour l’égalité des chances et le développement des talents dans toute leur diversité. Nous accordons autant de valeur à l’expérience qu’à l’envie de s’engager au quotidien pour être utile au progrès thérapeutique au bénéfice des patients. Si vous vous reconnaissez dans cette offre et ces quelques lignes, saisissez cette opportunité de nous rencontrer !
#MovedByYou
