Stage - Machine Learning pour l’optimisation de formats d’anticorps multispécifiques Votre mission : En tant que stagiaire Data Scientist, vous rejoindrez l’équipe Data Science & Data Management (DSDM) de l’institut R&D Servier à Paris-Saclay. Encadré(e) par un Senior Data Scientist en charge de la modélisation mathématique et de la biologie des systèmes, vous contribuerez à un projet visant à évaluer et affiner des approches de Machine Learning pour guider la conception de formats d’anticorps multispécifiques (notamment des T-cell engagers). Pour pallier la complexité et le bruit des données expérimentales, votre projet se concentrera sur la création d'un environnement de test robuste basé sur des données synthétiques. Vos principales responsabilités incluront :
Génération de données : Concevoir un générateur de données synthétiques reproduisant les caractéristiques clés de l'optimisation des formats d'anticorps (assemblage modulaire, relations structure-activité non linéaires, courbes dose-réponse, bruit de mesure) afin de fournir une vérité terrain contrôlée.
Optimisation de l'espace latent : En vous appuyant sur un pipeline existant, réévaluer et affiner les méthodes de représentation numérique (embeddings) des architectures d'anticorps. L'objectif sera d'améliorer la structure de l'espace latent utilisé par les processus gaussiens pour prédire la relation dose-réponse et l'activité fonctionnelle.
Benchmarking rigoureux : Évaluer systématiquement les performances des modèles sur les données synthétiques, en analysant leur robustesse, la qualité de l'estimation des incertitudes et leur capacité à généraliser à des formats moléculaires non observés.
Simulation et communication : Utiliser cet environnement contrôlé pour simuler des stratégies de sélection de nouvelles architectures à tester, et communiquer vos résultats de manière pédagogique aux scientifiques de différentes disciplines. Description du profil : Votre profil : Nous recherchons un(e) étudiant(e) curieux(se), rigoureux(se) et motivé(e) par l’application du machine learning à des problématiques scientifiques concrètes en recherche pharmaceutique. Le stage se situe à l’interface entre data science, modélisation mathématique et biologie ; une expertise préalable en anticorps n’est pas indispensable. Compétences requises :
Formation : Étudiant(e) en dernière année de Master (M2) ou d’école d’ingénieurs (Bac+5) à la recherche d’un stage de fin d’études, ou jeune diplômé(e) (Bac+5). Spécialisation en mathématiques appliquées, machine learning, data science, informatique scientifique, statistiques, bio-informatique ou domaine quantitatif proche.
Hardskills : Maîtrise de Python et de l’écosystème d’analyse de données/ML. Solide compréhension théorique et pratique des algorithmes de machine learning et des statistiques. Une première expérience ou de solides connaissances en modèles probabilistes (processus gaussiens), deep learning (PyTorch/GPyTorch), optimisation ou apprentissage de représentations (embeddings) constituent un atout majeur. Anglais scientifique courant (lecture de publications et documentation).
Softskills : Rigueur scientifique, capacité à s’approprier des concepts mathématiques avancés et forte autonomie. Goût pour la recherche algorithmique et la résolution de problèmes complexes. Excellente communication pour vulgariser et expliquer clairement ses résultats à une équipe interdisciplinaire (biologistes, modélisateurs, data scientists). Nous proposons : 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 2026. Epanouissement professionnel, esprit de collaboration, équilibre vie pro-vie perso sont au cœur de notre proposition d’expérience. En intégrant notre équipe, vous bénéficiez de :
Projets enrichissants et stimulants
Tuteurs engagés pour un accompagnement personnalisé
La convivialité avec des événements et une ambiance de travail dynamique (ex : Campus Welcome Session, séminaires, ateliers de développement personnel, …). Avantages :
Télétravail jusqu’à 8 jours par mois en fonction de l’activité
Horaires flexibles
Accès gratuit à la Salle de sport dans nos locaux (coaching individuel, machines et cours collectifs)
Accès gratuit aux sept lignes de navette Servier
Certification Well Platinum (bien-être des employés et respect de l’environnement) Informations pratiques
Site : Servier Paris-Saclay R&D Institute, Gif-sur-Yvette (91)
Durée : 4 à 6 mois (à adapter au cursus)
Date de début : à convenir selon les disponibilités et le calendrier académique
Type de contrat : Stage conventionné
Accessibilité : Site accessible aux personnes en situation de handicap Comment postuler ? Envoyez-nous votre candidature en répondant à nos offres, accessibles sur le site jobs.servier.com . 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 ! #MovedByYou SERVIER France
Communication
Senior
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Illustrative estimate only; assumes a standard employee profile and may omit benefits, pensions, credits and local rules. Regional and city-specific tax applies only where the selected calculator supports it; other results are country-level. Salary and location are sent only when you calculate: Paysums for supported regions, or WorthOf for wider country coverage. Confirm with an official payroll or tax source before making decisions.
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