Chef de Projet R&D H/F - Paris - CDI à Excelya

Excelya is an independent partner that serves Biotech, Pharma, and Medical Device organizations with a comprehensive range of full-service CRO, FSP, and Resourcing solutions guided by our values Energy, Care and Audacity.

Founded in 2014 and headquartered in Paris, France, Excelya has a global team of 900+ experts who understand the critical needs of clients to provide bespoke and robust trial solutions across a broad spectrum of therapeutic areas.

We take a one-team approach to work: our shared success is the result of collaboration at every stage of a project, from regulatory affairs and clinical operations to quality assurance and strategic development.

Excelya is committed to helping our clients deliver life-changing therapies collaboratively, so we can transform tomorrow together.

ChezExcelya, nous sommes une équipe dynamique de plus de 900 professionnels passionnés, dédiés à devenir la CRO de taille intermédiaire leader en Europe. Nous offrons une expérience collaborateur unique dans un environnement stimulant et innovant.

Nous recherchons un(e)Technicien d'étude Cliniquepour rejoindre notre équipe et contribuer au succès de nos projets cliniques en garantissant la qualité et la conformité des données recueillies.

Responsabilités

• Piloter des projets stratégiques de Real-World Evidence (RWE) au sein de l'unité Medical Evidence & Data Science (MEDSu).
• Coordonner l'ensemble des parties prenantes internes (équipes médicales, statistiques, data science) et externes (vendors, CRO).
• Superviser la conception, la mise en oeuvre et le suivi d'études observationnelles et d'analyses sur bases de données externes (SNDS, PMSI, claims, registres).
• Garantir la qualité scientifique des protocoles, analyses et rapports, en lien avec les standards internes et réglementaires.
• Assurer le respect des délais, budgets et exigences de compliance tout au long du cycle de vie des projets.
• Contribuer à la gouvernance des données et à l'exploitation d'analyses avancées (causal inference, machine learning).
• Participer à la production de livrables réglementaires et à la contribution aux dossiers EMA/FDA.
• Mettre en place et animer les modalités opérationnelles lors des réunions de cadrage (outils, procédures, gouvernance).