Fiche · Life Sciences · AI / data
AI Scientist Biotech
Applique l'IA aux problématiques biotech de découverte, d'analyse ou d'optimisation de programme.
02 / À PROPOS
Un rôle structurant, là où la technicité pèse sur la performance.
Sur des organisations où la qualité d'exécution et la crédibilité marché conditionnent le chiffre, ce poste demande un cadrage fin entre expertise métier, exposition managériale et maturité de l'organisation.
A · Pourquoi le poste existe
B · Pourquoi le poste existe
Savoir prouver rapidement la valeur des modèles développés.
C · Pourquoi le poste existe
Travailler avec des chercheurs sans perdre la rigueur technique.
03 / RÉMUNÉRATION
Repères de package.
Le package final dépend du scope, de la localisation, du niveau de pénurie et du degré d'exposition stratégique du poste.
p25 · entrée68 k€
p75 · senior115 k€
40 k€60 k€80 k€100 k€120 k€140 k€
Proxy de marché
Repere indicatif a calibrer selon le grade, la taille de l'entreprise, la localisation et le niveau d'exposition. A recouper avec Aon RMCD / benchmarks de remuneration et, quand disponible, avec Glassdoor.
Indice de confiance
À croiser avec l'ancienneté, la taille de l'équipe, le périmètre international et la complexité technique.
À pondérer
Pénurie locale, exposition COMEX, périmètre international et structure du package (variable, BSPCE, intéressement).
04 / MISSIONS
Ce que ce rôle fait
concrètement.
- M·01Identifier les cas d'usage IA à plus forte valeur scientifique.
- M·02Développer et valider des modèles adaptés aux données biotech.
- M·03Accompagner l'adoption par les équipes programme.
05 / COMPÉTENCES
Ce qu'il faut pour exceller.
Compétences clés
Machine learningScientific computingPythonBiology interfaceModel evaluation
Signaux à chercher
- S·01Comprendre la science pour éviter de produire de la data hors-sol.
- S·02Savoir prouver rapidement la valeur des modèles développés.
- S·03Travailler avec des chercheurs sans perdre la rigueur technique.
06 / PARCOURS
Le chemin fréquent
vers ce poste.
Trois jalons typiques observés dans la base SKS Talents. Non normatifs, mais utiles pour cadrer un brief.
Étape 01
Data scientist
→
Étape 02
AI scientist
→
- Vous êtes ici
Principal AI scientist
07 / ÉTUDES & VIVIERS
Écoles recommandées.
Viviers rapprochés de la base écoles SKS Talents et de pages de formation officielles.
École
Universite Paris-Saclay
Voir le vivier
École
EPITA
Voir le vivier
École
Telecom Paris
Voir le vivier
École
Grenoble INP - Ensimag
Voir le vivier
09 / ET MAINTENANT