Dans le respect de la stratégie de l'entreprise, des règles d'éthique et des procédures en vigueur, il/elle a pour mission permanente de soutenir la Marketing Company France dans le suivi, le déploiement et l'évolution de la stratégie Growth Through Innovation (GTI) sur le périmètre de l'accès aux données de santé et de leur analyse dans le cadre de la génération d'évidence. Il/elle intervient au travers notamment de :

• La capacité à exécuter des analyses de données (open data, accès précoce, registre, cohorte, etc) et à proposer des approches innovantes afin de répondre aux besoins définis par les métiers internes
• La capacité à réaliser une cartographie détaillée des données sur une aire thérapeutique, avec une analyse des forces et faiblesses de chacune des bases de données et l'identification du cadre règlementaire de leur accès
• L'expertise sur les domaines de la datascience, des systèmes d'aide à la décision afin d'apporter de nouvelles compétences et savoir-faire au sein de l'organisation.
• La capacité à formaliser et assurer la priorisation des besoins de données de santé dans le cadre des Core Value Teams (CVT), Core Team ou autres groupes cross-fonctionnels
• La capacité à être garant des projets* confiés par les membres des groupes cross-fonctionnels, de la phase d'idéation jusqu'à la phase des évidences en passant par les phases règlementaires et juridiques en lien étroit avec les real world évidence managers.
• La capacité à suivre la mise en place des partenariats avec des producteurs de données (hôpitaux, éditeurs de logiciel, laboratoire de biologie, cohorte, registre, intermédiaires, etc) afin de permettre la réalisation des plans de génération d'évidence et permettre une prise de décision basée sur la donnée

Pilotage :

• La capacité à assurer le lien opérationnel avec les équipes en charge de la sélection et de l'exécution des analyses sur les données (CRO, Bureau d'étude, startup datascience)

* Les projets pourront aller d'une analyse ponctuelle d'une base de données à des projets complexes de real world evidence RWE ou HEOR health economics outcomes research (analyses statistiques, visualisation de données, algorithme décisionnel, modélisation, machine learning, programmation)

Formation de base : Bac+3 minimum, formation scientifique : en statistiques, en mathématiques, en informatique de la santé ou dans un domaine similaire.

Connaissances techniques :

• Évaluation médico-économique, économétrie et techniques quantitatives
• Contexte technique (Structuration, SQL) et réglementaire des données de santé (médical et commercial) - collecte, usage et publication
• Analyse de données et visualisation (Excel, Python/R, Dataiku, Power BI, etc.).

Langues étrangères : anglais courant

Informatique : outils de développement

Compétences clés :

• Capacité à interpréter, commenter et challenger les résultats, lier les bases de données dans leur contexte business
• Capacité à prioriser les besoins
• A l'aise dans les interactions aussi bien techniques que non techniques
• Confiant pour délivrer des recommandations claires et influencer les décisions
• Goût du challenge, flexible, problem solver, centré utilisateur

Qualités personnelles requises :

• Organisé
• Rigoureux
• Diplomate
• Pédagogue
• Agile

Début : ASAP - durée minimum 6 mois