Computational Scientist - Digital RD Large Molecule Research

Chez Sanofi, nous sommes dédiés à fournir des solutions de soins de santé de nouvelle génération dont nos patients et clients ont besoin. En tirant parti des informations provenant des données et en utilisant de manière responsable l'IA, nous nous efforçons de chercher plus en profondeur et de résoudre les problèmes plus tôt que jamais. Rejoignez notre équipe numérique en tant que Scientifique en calcul et jouez un rôle crucial dans la réalisation de ces avancées.

Dans votre rôle, vous collaborerez avec d'autres scientifiques pour appliquer des techniques de pointe en calcul, apprentissage automatique (ML) et apprentissage profond (DL). Votre travail révolutionnera nos outils de calcul pour les grandes molécules, accélérant et améliorant ainsi la conception et l'ingénierie de nouveaux candidats biologiques. Notre équipe unique axée sur les données comprend des experts en plateformes d'IA, ingénierie des données, opérations de ML, science des données, biologie computationnelle, et au-delà. Ensemble, nous aspirons à transformer la manière dont nous recherchons des biologiques.

• Développer et appliquer des approches d'IA/ML (classification, clustering, apprentissage automatique, apprentissage profond) aux ensembles de données de recherche pharmaceutique (activité, fonction, propriétés ADME, propriétés physico-chimiques).
• Construire et évaluer des modèles à partir de sources de données internes et externes, d'algorithmes et de simulations en utilisant des technologies de pointe en apprentissage automatique.
• Collaborer étroitement avec des scientifiques computationnels, ingénieurs des données, ingénieurs logiciels, designers UX et scientifiques de la recherche axés sur les thérapeutiques protéiques à l'international (États-Unis, Europe, Chine).
• Mettre à jour et rapporter les résultats pertinents aux équipes de projet interdisciplinaires et aux parties prenantes.
• Rester informé des développements récents en science des données, bioinformatique, et algorithmes d'IA/ML/DL.
• S'engager activement dans l'évaluation et la coordination de collaborations académiques et de start-ups, ainsi que dans la gestion des partenaires externalisés.

• Diplôme avancé (M.Sc., PhD) en IA/ML, Analyse de Données, Informatique, Mathématiques, Statistiques, Physique, Biophysique, Biologie Computationnelle, ou Sciences de l'Ingénieur.
• 3+ années d'expérience dans l'industrie en appliquant des techniques de ML/DL pour résoudre des problèmes liés aux molécules.
• Forte familiarité avec la caractérisation/embeddings de la structure ou séquence des protéines.
• Compréhension approfondie des statistiques avancées, techniques de ML/DL, y compris des architectures de réseaux (CNN, GAN, RNN, Auto-Encodeurs, Transformers, PLM), régularisation, embeddings, fonctions de perte, stratégies d'optimisation et techniques d'apprentissage par renforcement.
• Maîtrise de Python et des bibliothèques d'apprentissage profond telles que PyTorch, TensorFlow, Keras, Scikit-learn, NumPy, Matplotlib.
• Compétence en visualisation des données et algorithmes de réduction dimensionnelle.
• Capacité à développer, benchmarker et appliquer des algorithmes prédictifs pour générer des hypothèses.
• Expérience dans des environnements informatiques en cloud et haute performance (par exemple AWS).
• Excellentes compétences en communication écrite et verbale, avec une forte propension au travail d'équipe.
• Familiarité avec le processus de R&D en pharmacie est un plus.

• Faites partie d'une équipe qui donne vie aux miracles de la science.
• Découvrez d'innombrables opportunités pour développer votre talent et propulser votre carrière, que ce soit par des promotions ou des mouvements latéraux, au niveau national ou international.
• Bénéficiez d'un package de récompenses réfléchi et bien conçu qui reconnaît votre contribution et amplifie votre impact.
• Profitez d'avantages complets pour la santé et le bien-être, incluant des soins de santé de haute qualité, des programmes de prévention et de bien-être, et au moins 14 semaines de congé parental neutre en termes de genre.