Description du poste
Qui sommes-nous ?
La société PhinC a été créé en 2008, par 4 scientifiques et a été pionnière dans l’utilisation des méthodes de modélisation pour le développement clinique des médicaments en phase I. PhinC est une société de conseil scientifique spécialisée dans le développement de médicaments supporté par les approches de modélisation.
Forte d’une expertise en PK/PD, PBPK, biostatistiques et stratégie réglementaire, notre approche repose sur :
Basée à Massy (banlieue parisienne), avec une filiale à Montréal (Canada), PhinC travaille avec des partenaires dans le monde entier.
Valeurs de PhinC.
Chez PhinC, votre épanouissement professionnel est notre priorité. Nous vous accompagnons dans le développement de votre carrière au sein d’une entreprise authentique, où vous pourrez relever des défis professionnels dans un environnement respectueux et convivial où chacun est valorisé.
Nous offrons :
Votre mission au sein de notre compagnie en pleine expansion
Ce poste permet de travailler à distance jusqu’à deux jours par semaine, conformément aux règles de l’entreprise.
Nous proposons une rémunération et des avantages sociaux attractifs : plan d’actionnariat salarié et intéressement avec possibilité d’abondement, assurance santé et prévoyance, 8 jours de RTT et 25 jours de congés annuels, prise en charge des transports en commun, chèque cadeau et accès préférentiel à des plateformes CSE en ligne.
Nous cherchons
Un(e) spécialiste en modélisation PBPK, capable de traduire la complexité préclinique en prévisions cliniques exploitables grâce à des approches quantitatives à la fois rigoureuses et pragmatiques. Vous pouvez communiquer clairement les conclusions de vos modélisations à l’ensemble des acteurs du développement clinique. Vous vous épanouissez dans des environnements collaboratifs où vos analyses influencent directement les décisions en matière de développement. Vous êtes conscient qu’une modélisation efficace requiert à la fois une rigueur scientifique et la capacité d’instaurer un climat de confiance et de crédibilité auprès des parties prenantes.
Qualifications:
De préférence un doctorat en sciences pharmaceutiques, en biologie computationnelle, en mathématiques appliquées ou dans un domaine quantitatif connexe (PharmD ou master dans un domaine connexe)
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