Gustave Roussy, premier centre européen de lutte contre le cancer et classé au quatrième rang mondial des hôpitaux en cancérologie recrute dans le cadre d'un CDD de 12 mois un(e) Biostatisticien(ne). 

L’équipe "Cancer Survivorship" s’engage à transformer la prise en charge du cancer et la gestion de ses séquelles grâce à une approche intégrative associant des dimensions biologiques, psychosociales et technologiques. Elle vise à réduire l’impact des séquelles liées au cancer et à ses traitements, à améliorer la qualité de vie et la survie après un cancer, tout en minimisant les répercussions sociales de la maladie.

Cette équipe multidisciplinaire comprend actuellement 4 chercheurs, dont un praticien hospitalier (PH) en poste mixte Inserm et un directeur de recherche (DR) Inserm ; 8 praticiens hospitaliers, consacrant une partie de leur activité à la recherche ; 1 biostatisticien ; 3 ingénieurs ou techniciens, incluant un assistant de recherche et un chef de projet ; 3 doctorants et 3 post-doctorants ; 5 à 6 étudiants en master 2 ou DUERTECC chaque année. L’équipe est associée au département interdisciplinaire des parcours patients de Gustave Roussy, qui rassemble plus de 300 professionnels spécialisés dans les soins de support en oncologie.

Les travaux de recherche de l’équipe sont organisés autour de plusieurs axes, notamment :

1. La stratification des risques : Identifier les déterminants cliniques, comportementaux et biologiques associés aux effets à long terme et tardifs des traitements anticancéreux.
2. L'autonomisation et la personnalisation : Renforcer l’autonomie des patients grâce à des parcours de soins personnalisés, notamment à l’aide d’outils numériques.
3. Les conséquences sociales : Étudier les impacts sociaux du cancer et de ses traitements.
4. Les infrastructures centrées sur les patients : Mettre en place des infrastructures inclusives pour des recherches répondant aux besoins des patients.

En tant que Biostatisticien(ne) vos missions seront les suivantes : 

- Contribuer aux activités de recherche liées principalement à l’axe 1 : 

- Analyser les bases de données multimodales pour identifier les déterminants des toxicités à long terme des traitements anticancéreux ; 

- Développer des modèles de prédiction pour aider la stratification des patient(e)s ; 

- Des missions liées aux autres axes de recherche pourront être proposées. 

Qualifications requises :

- Master 2 ou doctorat en biostatistique, Bio-Informatique ou discipline connexe.
- Capacité à traiter, nettoyer et structurer des bases de données.
- Solide maîtrise des méthodes statistiques pour l’analyse des données (analyses descriptives, analyses de survie [courbes de Kaplan-Meier, modèles de risques proportionnels de Cox], propensity scoring, modélisation prédictive par des modèles de régression linéaire ou logistique, analyse de données longitudinales, y compris via des modèles mixtes, modèles à classes latentes dont « group-based » pour la définition de trajectoires longitudinales).
- Connaissance avancée des outils statistiques tels que R, SAS, Python ou équivalent.
- Expérience ou intérêt pour l’analyse de données biomédicales et épidémiologiques. Une expérience préalable dans le domaine de l’oncologie ou des cohortes épidémiologiques est un atout.

Compétences souhaitées : 

- Expertise en bio-informatique, incluant l’intégration et l’analyse de données omiques (génomiques, protéomiques, métabolomiques, etc.).
- Expérience en machine learning ou intelligence artificielle appliquée aux données de santé.
- Familiarité avec des bases de données complexes intégrant plusieurs dimensions de données.
- Contribution aux analyses avancées, avec capacité autonome de proposer des nouvelles méthodologies adaptées à la gestion et l’analyse de données complexes.
- Contribution à la valorisation des résultats, notamment rédaction de rapports, résumés et articles scientifiques en collaboration avec l’équipe, et préparation de présentations pour des congrès nationaux et internationaux.
- Expérience ou intérêt pour l’encadrement de jeunes chercheurs, notamment des étudiants en master ou doctorants.

- Autonomie, rigueur scientifique et esprit collaboratif, notamment capacité à travailler en équipe dans un environnement multidisciplinaire.
- Excellente communication écrite et orale.
- Maîtrise de l’anglais professionnel (lecture et rédaction d’articles scientifiques, interactions avec les autres membres de l’équipe).