Publiée 25 juillet 2026
Analyse de la variabilité de réponse aux traitements anticancéreux à partir de données réelles
Inria
Paris, Île-de-France 75000, France
CDI
Contexte et atouts du poste
Dans le cadre du projet CombO avec la Plateforme de Données de Santé, Le Centre Léon Bérard et Sanofi, nous cherchons un data scientist pour une mission courte de 3 mois pour contribuer à une étude de la variabilité interindividuelle de réponse aux traitements anticancéreux à partir de données de santé.
L' objectif est
d'identifier des profils de patients associés à une meilleure réponse àcertains traitements de chimiothérapie, en utilisant un pipeline déjà en place combinant des approches d'apprentissage, d'inférence causale et d'IA explicable.
Le travail consistera notamment à :
- reproduire et consolider les expériences existantes ;
- enrichir les analyses avec des données issues du SNDS (Système National des Données de Sant2) afin d'évaluer l'intérêt d'ajouter de telles données ;
- explorer des approches explicatives et/ou causales afin d'améliorer l'interprétabilité des résultats;
- participer à l'analyse et à la valorisation scientifique des travaux, notamment la rédaction d'un article.
Le projet se situe à l'interface entre intelligence artificielle, science des données et recherche clinique.
Mission confiée
Voir les objectifs du poste.
Principales activités
Voir les objectifs du poste.
Compétences
Compétences requises
- Programmation en Python ;
- Maîtrise des bibliothèques scikit-learn et PyTorch ;
- Bonne communication en français et en anglais ;
- Goøt pour le travail en équipe et les projets interdisciplinaires.
Compétences appréciées
- Connaissances en IA explicable ;
- Connaissances en inférence causale ;
- Exp.rience avec des données de santé, notamment du SNDS.
Avantages
Dans le cadre du projet CombO avec la Plateforme de Données de Santé, Le Centre Léon Bérard et Sanofi, nous cherchons un data scientist pour une mission courte de 3 mois pour contribuer à une étude de la variabilité interindividuelle de réponse aux traitements anticancéreux à partir de données de santé.
L' objectif est
d'identifier des profils de patients associés à une meilleure réponse àcertains traitements de chimiothérapie, en utilisant un pipeline déjà en place combinant des approches d'apprentissage, d'inférence causale et d'IA explicable.
Le travail consistera notamment à :
- reproduire et consolider les expériences existantes ;
- enrichir les analyses avec des données issues du SNDS (Système National des Données de Sant2) afin d'évaluer l'intérêt d'ajouter de telles données ;
- explorer des approches explicatives et/ou causales afin d'améliorer l'interprétabilité des résultats;
- participer à l'analyse et à la valorisation scientifique des travaux, notamment la rédaction d'un article.
Le projet se situe à l'interface entre intelligence artificielle, science des données et recherche clinique.
Mission confiée
Voir les objectifs du poste.
Principales activités
Voir les objectifs du poste.
Compétences
Compétences requises
- Programmation en Python ;
- Maîtrise des bibliothèques scikit-learn et PyTorch ;
- Bonne communication en français et en anglais ;
- Goøt pour le travail en équipe et les projets interdisciplinaires.
Compétences appréciées
- Connaissances en IA explicable ;
- Connaissances en inférence causale ;
- Exp.rience avec des données de santé, notamment du SNDS.
Avantages
- Restauration subventionnée
- Transports publics remboursés partiellement
- Congés: 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d'autorisations d'absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement)
- Possibilité de télétravail (après 6 mois d'ancienneté) et aménagement du temps de travail
- Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.)
- Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des œuvres sociales d'Inria)
- Accès à la formation professionnelle
- Sécurité sociale
