Consultant - Ingénieur Chémo-informatique H/F

Ividata Life Sciences
Paris

Chez IVIDATA Life Sciences , nous accompagnons les plus grands acteurs de l’industrie pharmaceutique et biotechnologique dans la valorisation de leurs données de recherche et de développement clinique. Nos consultants interviennent au cœur des laboratoires d'innovation pour accélérer la découverte thérapeutique grâce aux technologies data, bio-informatiques et IA les plus avancées.

Le Contexte & Vos Missions

Dans le cadre du renforcement de l’écosystème digital d'un acteur pharmaceutique de référence situé sur le plateau de Paris-Saclay, nous recherchons un(e) Consultant(e) en Chémo-informatique et Intelligence Artificielle .

Intégré(e) au département Chimie Computationnelle et en collaboration directe avec l’Associate Director et les chimistes médicinaux, vous aurez pour mission de fiabiliser, moderniser et automatiser les flux de données chimiques et les outils d'IA prédictive et générative.

Vos principales responsabilités :

  • Workflows & Flux de données : Concevoir, optimiser, tester et maintenir des protocoles de traitement de flux de données chimiques

  • Gestion de collections de composés : Assurer la connectivité, l'intégrité et la mise à jour des bases de données de structures chimiques et de données biologiques/physico-chimiques (ADME, Toxicologie), avec interfaçage vers des outils collaboratifs

  • Plateforme de prédiction & Machine Learning : Développer et maintenir les modèles prédictifs de propriétés moléculaires, concevoir des études de référence et suivre la performance des algorithmes au fil du temps.

  • IA Générative & Automatisation : Participer à la maintenance de la plateforme d'IA générative (conception moléculaire de novo , Reinvent, agents IA) et automatiser la réinjection des résultats vers les outils de visualisation des chimistes.

  • Bonnes pratiques logicielles & Cloud : Restructurer et documenter les dépôts GitHub de l'équipe (qualité de code, tests, CI/CD) et accompagner le déploiement de services dans l’environnement Google Cloud Platform (GCP) .

Profil Recherché

  • Formation : Bac+5 (Master 2, diplôme d’ingénieur) ou Doctorat (PhD) en Chémo-informatique , Bio-informatique ou informatique appliquée aux sciences du vivant.

  • Compétences techniques :

    • Maîtrise avancée de la manipulation de structures moléculaires et de descripteurs chimiques (SMILES, SDF, RDKit).

    • Pratique courante du scripting Python (Pandas, Scikit-learn, PyTorch) et des environnements Shell / Linux.

    • Expérience solide dans la conception de flux de données scientifiques : Pipeline Pilot (un atout majeur) ou KNIME .

    • Connaissance des méthodes de Machine Learning de pointe appliquées à l'ADME/Tox ou au criblage virtuel.

    • Connaissance des plateformes de modélisation (LiveDesign / Schrödinger) et des technologies Cloud ( GCP / Docker) appréciée.

    • Bonnes pratiques logicielles indispensables : gestion de versions sous Git/GitHub , code modulaire, documentation et reproductibilité.

  • Langues :

    • Français : lu, écrit, parlé (niveau professionnel opérationnel).

    • Anglais : lu, écrit, parlé (courant / indispensable pour le contexte international de recherche).

  • Savoir-être : Rigueur scientifique, autonomie, sens de l'écoute et du service pour faire le lien entre la data science et la chimie de laboratoire.

Pourquoi nous rejoindre ?

IVIDATA Life Sciences place l’expertise au cœur de nos actions.
Aux côtés des grands acteurs du secteur (laboratoires pharmaceutiques, biotech, dispositifs médicaux, santé animale, cosmétique, nutrition…), nos consultants interviennent sur l’ensemble du cycle de vie des produits : de la recherche préclinique à l’industrialisation.

Nos 140 consultants déploient leurs compétences dans 3 domaines clés : Biométrie & Data, Opérations & Développement cliniques, Affaires réglementaires & Vigilances.

En rejoignant notre équipe, vous évoluerez dans un environnement stimulant, collaboratif et en constante évolution , où vos idées et votre expertise auront un impact réel.

Publié le 2026-10-27

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