Consultant - Data Analyst RWE & Programmeur SAS H/F at Ividata Life Sciences

Paris, Ile-de-France, France -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

29 Jun, 26

Salary

0.0

Posted On

31 Mar, 26

Experience

2 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Data Analysis, SAS Programming, RWE, Epidemiology, Statistical Analysis, SQL, Python, Data Mining, Claims Data, EHR Data, UNIX, Windows, Safety Science, Data Integrity, Biostatistics

Industry

Business Consulting and Services

Description

Vous avez un profil solide dans l'analyse de données dans un contexte de données de vie réelle, une expertise confirmée dans la programmation statistiques sous SAS, et souhaitez intégrer une structure dynamique au cœur de l'innovation en Life Sciences ? Rejoignez-nous ! Vos missions Au sein des équipes d'IVIDATA Life Sciences et en collaboration avec nos clients issus des secteurs pharmaceutique et biotechnologique, vous interviendrez sur des projets à forte valeur ajoutée, en tant que Data Analyst programmeur sur des données RWE & des études épidémiologiques pour : 1. Piloter l'analyse statistique et la programmation Concevoir et diriger l’analyse de données complexes via la programmation (SAS prioritairement, mais aussi R, SQL, Python). Exploiter des bases de données de santé massives (RWD US) : claims (remboursements), dossiers médicaux électroniques (EHR) et registres. Assurer la production et la maintenance d'une documentation technique rigoureuse (plans d'analyse, spécifications de programmation, logs). 2. Gérer et optimiser les bases de données RWD Collaborer étroitement avec les équipes IT et Data Systems pour résoudre les problématiques de stockage, d'extraction et de structuration des données. Évaluer et contribuer à l'acquisition de nouvelles sources de données de vie réelle. Garantir l'intégrité et la disponibilité des données pour le respect des délais impartis aux études de pharmaco-épidémiologie. 3. Participer à l'innovation et au choix des méthodologies avancées Mettre en œuvre de nouvelles méthodes analytiques et technologies en "Safety Science" pour améliorer la détection de signaux et les résultats de santé. Assurer une veille technologique constante sur les outils d'analyse et les standards de programmation structurée. Votre profil Formation : Master 2 ou PhD en Biostatistiques, Épidémiologie, Économie de la Santé ou Informatique Décisionnelle. Expérience : 3 ans d'expérience minimum sur un poste similaire, idéalement en CRO ou au sein d'un laboratoire pharmaceutique. Expertise Technique : Maîtrise avancée de SAS (Macro, SQL, STAT) impérative. Solide connaissance des environnements UNIX et Windows. La pratique de R, SQL et Python est un atout majeur. Habitude de travailler sur des bases de données de type Claims (ex: MarketScan, Medicare) ou dossiers patients. Soft Skills : Vous êtes reconnu(e) pour votre rigueur scientifique, votre sens du détail et votre capacité à prendre des initiatives dans un environnement multi-projets. Votre motivation vous permet de gérer des activités denses avec autonomie. Langues : Anglais courant indispensable (interactions quotidiennes avec les USA). Pourquoi nous rejoindre ? Chez IVIDATA Life Sciences, nous plaçons 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 160 consultants déploient leurs compétences dans cinq domaines clés : Biométrie, Opérations cliniques, Affaires réglementaires, Pharmacovigilance. 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.

Responsibilities

The consultant will pilot statistical analysis and programming using SAS primarily, working with large Real-World Data (RWD) sources like claims and EHRs, while ensuring rigorous technical documentation. Responsibilities also include managing and optimizing RWD databases, collaborating with IT, and contributing to advanced methodologies in Safety Science.