Chez Withings : La santé connectée au cœur de l’innovation
Chez Withings, nous souhaitons redonner aux individus le contrôle de leur santé.
Nous développons des appareils connectés que chacun peut utiliser facilement au quotidien; nos balances connectées, montres hybrides, tensiomètres, moniteurs de sommeil et tous les dispositifs de notre gamme sont aujourd’hui utilisés par des millions d’utilisateurs.
L’un de nos objectifs est de permettre la prévention, le dépistage et l’accompagnement d’un certain nombre de maladies chroniques via des produits et des services innovants afin de révolutionner la manière dont on prend soin de notre santé.
La Mission : Inférence causale et évaluation médico-économique autour de nouvelles stratégies thérapeutiques cardiométaboliques
L'émergence de nouvelles stratégies thérapeutiques cardiométaboliques (notamment les agonistes GLP-1) transforme profondément la prise en charge des maladies chroniques. Si les essais cliniques constituent le standard de référence pour l'approbation de ces traitements, leur portée reste limitée par des critères d'inclusion stricts et une durée d'observation finie. Il est dès lors crucial de compléter ces connaissances par des Preuves en Vie Réelle (Real-World Evidence - RWE).
Les dispositifs de santé connectée offrent une opportunité unique de documenter, en vie réelle, l’évolution des paramètres cardiométaboliques, du poids, du sommeil ou encore de l’activité physique. Il est ainsi possible de mieux comprendre l’efficacité, la tolérance et l’impact global des traitements cardiométaboliques innovants dans le temps.
Au sein de l’équipe Médicale, et en collaboration étroite avec les équipes Data Science, vous piloterez une étude ambitieuse articulée autour de deux axes méthodologiques complémentaires :
1. Volet Inférence Causale (RWE) : En vous appuyant sur des cadres méthodologiques établis, vous exploiterez la granularité unique des données Withings pour quantifier l'efficacité des traitements en vie réelle. Votre rôle sera de vous approprier et de déployer des modèles d'inférence causale existants pour corriger les biais de confusion et isoler l'effet propre du traitement sur les trajectoires de santé.
2. Volet Évaluation Médico-Économique : Sur la base des résultats cliniques obtenus, vous développerez des modèles pour projeter l'impact de ces stratégies thérapeutiques. L'objectif est d'évaluer les bénéfices potentiels en termes de santé publique et d'optimisation du parcours de soins (réduction des complications, prévention secondaire), apportant ainsi une dimension stratégique à vos analyses.
Ce stage offre l'opportunité de maîtriser l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée de santé : de l'extraction du signal brut à la modélisation de son impact médico-économique. Vous bénéficierez d'un encadrement scientifique rapproché au sein d'un environnement innovant, avec pour but ultime de générer des preuves permettant d’améliorer durablement le suivi et la prise en charge des patients.
Objectifs Principaux :
Phase 1 : Appropriation et reproduction d’analyses causales existantes
3. Prendre en main des analyses RWE existantes basées sur des données de vie réelle afin d’en comprendre les hypothèses, la méthodologie et les résultats.
4. Reproduire et adapter des analyses d’inférence causale à partir de données observationnelles.
5. Vérifier la robustesse des résultats (qualité des données, biais potentiels, analyses de sensibilité).
Phase 2 : Développement de nouvelles analyses à valeur ajoutée
6. Proposer et mettre en œuvre de nouvelles analyses pertinentes d’évaluation de stratégies thérapeutiques pour les maladies chroniques cardiométaboliques.
7. Étudier le suivi longitudinal des patients à l’aide de données issues de dispositifs de santé connectée (poids, activité, sommeil, paramètres cardio-métaboliques), dans une logique de compréhension des trajectoires de santé.
8. Contribuer à des analyses médico-économiques exploratoires (impact potentiel sur les parcours de soins, la prévention ou les ressources de santé).
Phase 3 : Interprétation et valorisation des résultats
9. Interpréter les résultats dans une perspective médicale, populationnelle et produit.
10. Participer à la structuration des livrables scientifiques (rapports internes, figures, résultats clés).
11. Contribuer à la rédaction d’articles ou communications scientifiques en anglais, en collaboration avec les équipes internes.
Requirements
12. Solides bases en statistiques, idéalement avec des notions en inférence causale (capacité à comprendre et utiliser des modèles existants).
13. Compétences opérationnelles en Python pour l’analyse de données (lecture et adaptation de code complexe indispensables).
14. Intérêt marqué pour le domaine médical, la santé publique ou l’économie de la santé.
15. Capacité de rédaction scientifique en anglais.
16. Rigueur, autonomie, esprit analytique, curiosité scientifique et capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire.
Benefits
Rejoindre l’aventure Withings, c’est :
17. Intégrer un des pionniers et leaders mondiaux de la santé connectée, plusieurs fois primé au Consumer Electronic Show
18. Contribuer à des projets innovants et ambitieux pour la santé de demain dans un environnement agile et en constante évolution
19. Intégrer une entreprise internationale, membre de la FrenchTech 120, dont les équipes sont basées à Issy-les-Moulineaux, Boston, Hong-Kong et Shenzhen
20. Participer à l’amélioration continue de nos produits et services en les bêta-testant avant leur sortie, notamment lors de nos nombreuses sessions sportives entre collègues
21. Bénéficier de nombreux avantages : Réductions pour des activités culturelles et sportives, restaurant d’entreprise, et bien plus encore
22. Collaborer avec des collègues passionnés et célébrer ensemble chacune de nos réussites !
Toutes les candidatures reçues sont étudiées indépendamment de l’origine ethnique, des croyances, de la religion, du genre, de l’orientation sexuelle ou de la santé des candidats. Withings aspire à offrir et garantir l’égalité des chances aux candidats et seules les personnes habilitées (RH et Management) auront accès aux informations concernant votre candidature.
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