A-Derma · Pierre Fabre
Senior Data Scientist – Multi‑omics Ai & Target Identification - CDI
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Détails de l’emploi
- Contrat
- CDI
- Lieu
- Haute Garonne (31)
Description
Qui sommes-nous ? Nous sommes les Laboratoires Pierre Fabre, leader mondial qui allie expertise pharmaceutique et dermo-cosmétique pour accompagner les consommateurs et les patients à chaque étape de leur parcours de soins. Notre portefeuille compte plusieurs franchises médicales et marques internationales dont Eau thermale Avène, Ducray, A-Derma, Klorane, René Furterer et Pierre Fabre Oral Care. En nous rejoignant, vous intégrez une entreprise riche de sens, où la dimension humaine est essentielle. Vous devenez acteur du "We Care Movement", un mouvement qui valorise l'excellence et l'innovation au sein d'équipes passionnées. Ensemble, nous repoussons les limites de la science pour unir santé et beauté au bénéfice de tous, car à chaque fois que nous prenons soin d’une seule personne, nous rendons le monde meilleur. Présents dans 120 pays et une équipe de plus de 10 000 collaborateurs, nous sommes fiers de créer un impact scientifique et humain, aujourd'hui et demain! Si prendre soin est au cœur de vos valeurs, rejoignez les Laboratoires Pierre Fabre et devenez un acteur clé du "We Care Movement". Votre mission We are seeking in Toulouse (Oncopole- Langlade Location) a talented and highly motivated Senior Data Scientist - Multi ‑ Omics AI & Target Identification with strong expertise in multi‑omics analysis, machine learning, and AI for biological data to accelerate target identification, translational research, and precision medicine strategies. As a key member of the Data Science & Biometry Department within Pierre Fabre R&D Medical Care, you will design and develop AI systems capable of learning from high‑dimensional biological data (genomics, transcriptomics, proteomics, functional screens) to deepen disease understanding, uncover pathway‑level mechanisms, and reveal cancer vulnerabilities across indications. This role sits at the interface of AI research, computational biology, and drug discovery, and is embedded within the Methods & Innovation team, responsible for cross‑functional initiatives involving advanced AI methodologies. Your role within a pioneering company in full expansion: Key Responsibilities Develop and apply machine learning and deep learning models to integrate multi‑omics data for target identification and prioritization. Contribute to biological and disease understanding by identifying molecular mechanisms, pathways, and vulnerabilities across cancer indications. Support diverse downstream assessments, including target discovery, toxicity prediction, and patient stratification. Design and train advanced models leveraging representation learning, self‑supervised learning, and domain adaptation. Apply and adapt transformer‑based architectures to biological and omics data. Ensure strong standards for model robustness, reproducibility, interpretability, and scientific validity. Work with HPC and/or cloud environments to scale model training and experimentation. Collaborate closely with biologists, translational scientists, and drug discovery teams to translate biological questions and hypotheses into AI‑driven solutions. Contribute to shared AI frameworks and reusable methodological components across R&D. This position is based in Toulouse with flexibility for remote work. We offer an attractive remuneration/benefits package: Incentives, profit-sharing, Pierre Fabre shareholding with matching contribution, health and provident insurance, 16 days of holidays (RTT) in addition to 25 days of personal holidays, public transport participation. Qui êtes-vous ? Your skills at the service of innovative projects: Education PhD or Master’s degree in Data Science, Computational Biology, or a related field. Experience 5+ years of experience in data science applied to life sciences. Demonstrated experience in multi‑omics data analysis for target discovery or translational research. Hands‑on experience developing machine learning and deep learning models. Technical Skills Strong proficiency in Python. Experience with deep learning frameworks (e.g., PyTorch ). Solid knowledge of modern ML approaches, including transformers, representation learning, self‑supervised learning, and domain adaptation. Familiarity with HPC and/or cloud computing environments. Strong grounding in bioinformatics, cancer biology, and pathway-level reasoning. Soft Skills & Mindset Strong analytical and structured thinking. Ability to translate biological, scientific, and strategic challenges into effective AI solutions. Excellent cross‑functional collaboration skills. High intellectual curiosity and innovation mindset. Professional proficiency in English (written and oral). La première richesse des Laboratoires Pierre Fabre, sont les femmes et les hommes qui les composent disait M. Pierre Fabre. Fiers de cet héritage, et convaincus que la diversité des parcours, des expériences et des identités renforce notre performance collective, nous nous engageons à promouvoir l’égalité des chances et à garantir un environnement inclusif pour tous. Dans le respect des lois en vigueur, toutes les candidatures sont étudiées avec la même attention, sans distinction d’origine, de sexe, d’âge, de situation de handicap, d’orientation sexuelle, d’identité de genre, de croyances ou de toute autre caractéristique protégée par la loi.