Structure de santé qui regroupe plusieurs milliers de collaborateurs, des centaines de médecins et un large éventail de spécialités reconnues : pathologies pulmonaires, urologie, néphrologie, neurosciences, pôle mère¿enfant, etc. La structure mène une stratégie ambitieuse en intelligence artificielle et a été l'un des premiers établissements à se doter d'un Entrepôt de Données de Santé. Il collabore avec des partenaires technologiques majeurs pour développer des solutions innovantes : aide au diagnostic, transcription automatique, optimisation des parcours, data challenges internationaux, projets multicentriques, etc. Vos missions principales :* Identifier et consolider les besoins en traitement automatique du langage avec les équipes de recherche et de pilotage. * Développer, valider et maintenir des bibliothèques logicielles scientifiques en Python. * Concevoir et déployer des modèles de machine learning et deep learning pour le pré¿traitement et la structuration des données textuelles. * Participer au développement et à l'adaptation de modèles de langage (LLM) pour des cas d'usage cliniques. * Rédiger la documentation technique et utilisateur. * Contribuer à des collaborations académiques et à la rédaction d'articles scientifiques. Missions ponctuelles : * Assurer un support utilisateur et former les équipes au NLP. * Accompagner les projets de recherche utilisant les données textuelles. * Promouvoir les outils et bonnes pratiques de l'équipe Data Science auprès des équipes cliniques. * Participer aux Data Challenges et initiatives d'innovation. 1J/S de télétravail. Projet stimulant. * Diplôme d'ingénieur ou équivalent (Bac5 minimum/ Master 2) en data science. * Quelques années d'expérience démontrant une bonne maîtrise de Python, des bonnes pratiques de revue de code et de l'intégration continue. Compétences techniques recherchées : * Expertise en NLP et en modèles de langage (LLM). * Compétences solides en statistiques. * Maîtrise de SQL et de l'analyse de bases de données. * Expérience en machine learning et deep learning (HuggingFace, PyTorch). * Connaissance du calcul distribué et du data management. * Très bonne maîtrise de Python. * Compétences en déploiement de modèles IA. * Maîtrise de Linux et Git.
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