Depuis plus de cent ans, L’Oréal opère selon l'idée que la beauté a besoin de la science. Dans un monde désormais transformé par l'accélération digitale et l’émergence de nouveaux domaines scientifiques, nous sommes confiants dans notre capacité à transformer ces nouvelles opportunités en innovations disruptives, étroitement liées aux nouvelles attentes des consommateurs du monde entier. La science et la technologie nous permettent d’inventer des produits et des expériences de beauté sûrs, fiables, durables et responsables qui changeront la vie des gens.
L’Oréal R&I n'a cessé d'investir dans sa recherche avec un très haut niveau d’ambition. Nos 4 100 collaborateurs R&I sont talentueux & hautement qualifiés, basés dans le monde entier sur nos principaux marchés, collaboratifs & ouverts sur le monde.
Au sein du Département Human and Environmental Predictive Technologies, nous travaillons au développement et à l’implémentation des méthodes in vitro alternatives à l’expérimentation animale pour garantir l’innocuité de nos ingrédients et formules. Pour ce faire, l’études des paramètres ADME systémiques et cutanés de nos ingrédients est un incontournable. Vous travaillerez au sein du Groupe Human Predictive Technologies, dans le laboratoire ADME.
Nous recherchons un(e) Ingénieur(e) de Recherche en Cheminformatique pour un Contrat à Durée Déterminée (CDD) de 9 mois. Votre mission principale consistera à prendre en charge les aspects liés aux outils in silico pour la prédiction et la compréhension des paramètres ADME, et plus spécifiquement l'identification du métabolisme des xénobiotiques, leur clairance, ainsi que d'autres paramètres essentiels à la pharmacocinétique des substances.
Le poste est à pourvoir à partir de Février 2026, basé à Aulnay-Sous-Bois (93).
Vos Missions Clés :
En tant qu'Ingénieur(e) de Recherche, vos responsabilités incluront :
- Gestion et Raffinement des Données : Assurer le nettoyage et le raffinement de nos bases de données internes, en lien avec les collaborations en cours sur les méthodes prédictives.
- Modélisation In Silico : Appliquer des méthodes in silico via des plateformes commerciales et publiques pour prédire les paramètres ADME.
- Évaluation et Critique Cheminformatique : Utiliser votre expertise en cheminformatique pour évaluer les prédictions in silico et faire une évaluation critique de leur domaine d'applicabilité, en s'appuyant sur vos solides connaissances en statistiques, en apprentissage automatique (machine learning) et en chimie des molécules organiques.
- Visualisation et Interprétation des Données : Présenter les résultats de manière claire et impactante à l'aide d'outils de visualisation ou de scripts (e.g. Python), afin de faciliter la prise de décision sur le classement et la pertinence des modèles.
- Analyse de Similarité Pharmacocinétique : Maîtriser l'utilisation des plateformes cheminformatiques pour évaluer la similarité des substances et identifier les paramètres les plus pertinents pour caractériser leur comportement pharmacocinétique.
- Contribution aux Projets R&I : Participer activement au suivi des volets DMPK (Drug Metabolism and Pharmacokinetics) des projets de Recherche & Innovation.
- Collaboration et Partenariats : Contribuer activement aux groupes de travail "Human Health Exposure" et travailler en mode projet pour établir des partenariats solides avec d'autres laboratoires, en interne et en externe.
Votre Profil : Qualifications et Expériences Requises
- Formation : Vous êtes titulaire d'un Doctorat (PhD) en cheminformatique ou en Pharmacocinétique Basée sur la Physiologie (PBPK), et/ou justifiez d'une expérience équivalente.
- Expérience Professionnelle : Vous possédez au moins 2 ans d'expérience dans une activité de recherche axée sur le machine learning appliqué à la cheminformatique, à l'ADME, ou à la pharmacocinétique.
- Expertise ADME In Silico : Vous avez une expérience pratique avérée dans l'estimation in silico des paramètres ADME, incluant la perméabilité (ex: cellules Caco2), la distribution (ex: liaison aux protéines plasmatiques) et la contribution des transporteurs des xénobiotiques.
Vos Qualités Personnelles :
- Curiosité et Ouverture d'Esprit : Vous êtes doté(e) d'un esprit curieux et ouvert aux nouvelles idées et technologies.
- Rigueur et Pragmatisme : Vous faites preuve d'une grande rigueur scientifique et d'un pragmatisme orienté vers les résultats concrets.
- Esprit d'Équipe et Relationnel : Vous possédez un excellent esprit d'équipe et êtes à l'aise dans les relations interpersonnelles et interculturelles.
- Organisation et Flexibilité : Vous êtes organisé(e), flexible et doté(e) d'un fort esprit collaboratif.
- Gestion de la Complexité : Vous maîtrisez la gestion de la complexité et des interactions avec des interlocuteurs multiples.
Le Groupe L'Oréal est convaincu que la différence est une source profonde de
richesse, qui permet à chacun de grandir et de se challenger. Nous favorisons des environnements de travail où chacun puisse être soi-même quel que soit son genre, son origine, son âge, son handicap, son apparence physique, son orientation sexuelle ou son identité de genre. Nous encourageons vivement chacun à oser et à ne jamais se censurer. Votre recruteur est formé pour écouter vos besoins éventuels si vous souhaitez les partager.
Pour découvrir nos métiers scientifiques et techniques, nous vous invitons à consulter notre site carrière : https://careers.loreal.com/en_US/content/ResearchInnovations?3_4_3=128