PK Scientist II
  • CDI
  • Plein temps
  • Urgent

Notre filiale PhInc. Modeling est à la recherche d'un pharmacocinéticien expérimenté. Le poste est ouvert aux scientifiques ayant une expérience antérieure en PK et analyses non compartimentales (NCA).

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A propos de PhInc. Modeling

PhInc. Modeling est le partenaire expert des petites et moyennes entreprises pharmaceutiques ou biotechnologiques nord Américaines, qui doivent progresser dans la recherche sur les médicaments à un stade précoce. Grâce à une équipe multidisciplinaire possédant une expérience approfondie du terrain, PhInc. Modeling aide à prendre les meilleures décisions concernant le développement de médicaments en utilisant l’ensemble des outils existants de pharmacologie et de modélisation et de simulation pharmacométriques (M&S). Faire partie de notre équipe vous permettra d'acquérir une expérience fondamentale et la chance de:

Description du poste

Le candidat sera dédié à plein temps aux activités PK.

Dans le cadre du développement de médicaments, il / elle interagira avec différents homologues (clinicien, data manager, bioanalyste, biostatisticien...) et sera en charge de l'Analyse Non Compartimentale (NCA) incluant le traitement des données en conformité avec les standards CDISC, l'analyse PK, l'interprétation et le reporting.

L'accent sera mis sur le développement et la validation de substrats de sonde (inhibiteurs et inducteurs) pour soutenir les études sur les interactions médicamenteuses basées sur des modèles.

Défis:

Le candidat sera responsable de:

Votre profil

Vous êtes titulaire d’une maîtrise ou d’un doctorat dans un domaine pertinent (pharmacologie, sciences pharmaceutiques, pharmacie ou autre discipline connexe) et avez déjà travaillé avec des logiciels d’analyse PK tels que Phoenix WinNonLin. Des connaissances en SAS, R, Monolix ou NONMEM® seront un atout.

Vous parlez couramment l'anglais et maitrisez l'écrit également, vous avez de bonnes capacités de communication et de présentation, une rigueur scientifique et une motivation. Le candidat idéal possède également de solides compétences analytiques et des connaissances de base de la structure et / ou de la programmation de bases de données / ensembles de données.

French Tech Paris-Saclay
Club Phase 1
GMP - Groupe de Métabolisme et Pharmacocinétique
EUFEMED
AFSSI
MabDesign