Stage de M2 : Petits échantillons, grands défis : la modélisation prédictive au service de la médecine translationnelle.

Contexte du stage

En médecine translationnelle, les jeux de données sont souvent petits et hétérogènes, limitant la fiabilité et la généralisation des modèles de machine learning (ML). Ces contraintes découlent de petites cohortes de patients, de maladies rares ou d’études précliniques limitées.

L’objectif est d’évaluer et d’adapter des approches ML à ces contextes, afin d’améliorer la valeur prédictive et la reproductibilité tout en respectant les principes des 3R (remplacement, réduction, raffinement) en recherche biomédicale.

Objectifs du stage

Le stage consistera à :

• Tester et comparer différentes méthodes de prétraitement et de modélisation pour petits jeux de données ;
• Combiner ces approches afin d’identifier les configurations les plus performantes et robustes ;
• Proposer des recommandations pratiques selon la taille, le bruit et le type de données biologiques.

Méthodologie

1. Prétraitement : réduction de dimension (PCA, autoencodeurs), sélection de variables (LASSO, ElasticNet), augmentation de données, apprentissage par transfert.
2. Modélisation : régressions régularisées, méthodes d’ensemble (Random Forest, Gradient Boosting), modèles bayésiens.
3. Évaluation : tests croisés sur plusieurs jeux de données biologiques (lignées cellulaires, modèles murins), comparaison des performances et de la robustesse.

Résultats attendus

• Benchmark des méthodes ML adaptées aux petits jeux de données bruités.
• Pipelines reproductibles intégrant prétraitement et modélisation.
• Recommandations pour le choix de méthodes selon le contexte biologique et les contraintes de données.

Description du profil :

Votre profil :

Nous recherchons un(e) étudiant(e) passionné(e) par les méthodes de ML, avec une forte envie d’apprendre et de s’investir dans un environnement dynamique.

Compétences requises :

• Formation : Étudiant(e) de Master 2 ou dernière année d’école d’ingénieur en bioinformatique, biostatistiques, data science ou domaine connexe
• Hardskills :
• Maîtrise de Python ou R, avec une expérience en analyse de données et en modélisation (ML, régression, mesures de similarité)
• Expérience pratique en analyse de données transcriptomiques ou multi-omiques, idéalement RNA-seq
• Bonne connaissance des défis liés aux petits échantillons ou des techniques de d’apprentissage par transfert.
• Softskills :
• Esprit d’équipe
• Organisation
• Excellentes capacités de communication scientifique, démontrées à travers des rapports, posters, présentations ou projets collaboratifs

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 2025.

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• Certification Well Platinum (Bien être des collaborateurs et préservation de l’environnement)

Informations pratiques

• Site : Institut de R&D Servier Paris-Saclay, Gif-sur-Yvette (91)
• Durée : 6 mois
• Date de début : Q1 2026
• Type de contrat : Stage
• Rémunération : 1400 €
• Accessibilité : Site accessible aux personnes en situation de handicap 

Comment postuler ?

Envoyez-nous votre candidature. 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 !

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