Lead Data Scientist / Machine Learning Engineer H/F

Notre client est une société acteur majeur du codage médical, de la recherche clinique et de la qualité des soins au bénéfice des patients. Leur mission est d'aider les professionnels de santé à mieux soigner. Le client n’accepte pas les candidatures nécessitant des démarches administratives pour une autorisation de travail (permis de séjour, permis de travail, autorisations diverses ...).

Au sein de l’équipe tech (~12 personnes), composée de data scientists et développeurs expérimentés et organisés en méthodologie Agile, le Lead Data Scientist participe à :

1. l’amélioration et la recherche de nouvelles approches d’intelligences artificielles dédiées à la recherche clinique et au codage médical, notamment basées sur des LLMs.
2. dialoguer avec les équipes Dev et DevOps.

1. Labellisations ou classifications multi-tâches, hiérarchiques et extrêmes (plus de 10 000 labels dans certains cas).
2. Multimodal Extraction de données.
3. LLM Fine tuning.

1. Topic modelling.
2. Approches non-supervisées.
3. Développement de nouvelles fonctionnalités.
4. Maintenance corrective et évolutive de la solution.
5. Ecriture de tests unitaires.
6. Participation à l’architecture de la solution.
7. Optimisation des performances.
8. Travail en méthodologie Agile : Participation aux cérémonies, review des merge requests.

Python 3, Pytorch, Numpy, Pandas, Polars, Docker, Kubernetes, Ubuntu, Gitlab.

1. Formation à dominante Data Science / Machine Learning (bac+5 ou PhD).
2. Parfaite maîtrise en Python et connaissance avancée des frameworks principaux du monde du Machine Learning.
3. Connaissances avancées en théorie du Machine Learning, et plus particulièrement en NLP et sur les LLMs.
4. Expérience sur des stacks similaires.
5. Autonome, rigoureux et impliqué.
6. Passionné par la data science, avec une volonté de monter en compétence sur de nouvelles technologies.

1. Congés additionnels.
2. 1 RTT par mois (12 RTT par an).
3. Télétravail 2 jours par semaine.
4. Mutuelle d'entreprise.
5. Tickets restaurant (10 €, prise en charge de 60% par l'employeur).
6. Participation titres restaurant via Carte Swile.
7. Participation aux frais de transport.
8. Environnement à taille humaine, situé dans le quartier dynamique du 10ème arrondissement de Paris près de République.
9. Être aux premières loges pour participer au développement de nouvelles technologies d’intelligence artificielle dans le domaine de la santé.
10. Être au contact d’une équipe de haut niveau (X, Centrale, EDHEC, PhD, experts en machine learning, experts en recherche clinique, ex-entrepreneurs…).
11. Être amené(e) à se voir rapidement confier de nouvelles responsabilités.