La société Logipren développe un logiciel d'aide à la prescription utilisé dans les services hospitaliers de néonatologie (nouveau-nés malades). En parallèle de cette activité de sécurisation des prescriptions, Logipren a constitué une base de données qui contient la totalité des prescriptions rédigées via son logiciel. Cette base est centralisée et pseudonymisée. Elle a reçu l'agrément Entrepôt de Données de Santé de la CNIL. Elle contient les données de plus de 230 000 patients, et est alimentée automatiquement mensuellement. Nous souhaitons développer un nouveau plan d'activité de la société, en exploitant les données recueillies. L'idée est de développer un module prédictif des risques patients, entrainé sur la base de données centralisée, mais qui serait utilisé en production directement dans les services de soins (ex : risque de développer un retard de croissance, de décès, d'infection nosocomiale.). Bien que cette activité (IA) soit à monter totalement chez Logipren, nous avons déjà bénéficié d'un DiagIA qui confirme la faisabilité, et d'une subvention de recherche. Vous rejoindrez une équipe de développeurs, ingénieurs produit, médecins et infirmiers. Au coeur de la dynamique de développement de Logipren, votre périmètre d'action comporte trois volets : - Analyser les données de notre base de données centralisée de prescriptions - Exploiter des données au travers de projets d'intelligence artificielle en collaboration avec les différentes équipes : scientifique, développement et conception afin d'en maximiser la valeur pour les utilisateurs finaux de Logipren. A ce titre vous serez responsable du développement, du déploiement et de l'optimisation de modèles d'intelligence artificielle de prédiction des risques patient - Participer à la maintenance de notre base de données de santé : guider l'automatisation des tâches de nettoyage de la donnée, en collaboration avec le développeur en charge de la base. Missions principales : - Concevoir, entraîner et optimiser des modèles complexes d'apprentissage automatisé. - Implémenter et industrialiser des pipelines de traitement des données et des modèles en production. - Collaborer avec les équipes métier pour identifier des cas d'usage pertinents. - Optimiser les performances des modèles en termes de précision, rapidité et consommation de ressources. - Suivre les tendances technologiques et proposer des améliorations continues des algorithmes et des outils utilisés. - Participer à la mise en place d'une architecture robuste pour l'exploitation des modèles en production. Vous disposez d'expériences significatives en analyse de données, modèles d'apprentissage (Machine Learning, deep learning) et en traitement des données. Compétences : Principales compétences demandées : statistiques et machine learning - Langages : Python, R, SQL. - Connaissance approfondie des frameworks IA : TensorFlow, PyTorch, Scikit-lear - Data ETL: Apache, Hadoop, Spark, Apache Kafka Atouts complémentaires : - Expérience en santé - Connaissance de Dataiku - Outils de gestion de performance type Datadog - Maitrise d'outils de visualisation de données et de reporting - Statistiques et mathématiques appliquées, notamment pour traiter des jeux de données complexes Savoir être : - Curiosité, appétence pour les sujets de néonatologie - Organisation, rigueur et méthode - Autonomie et force de proposition - Travail en équipe - Capacité de vulgarisation Qualifications requises : - Diplôme de niveau Bac +5 minimum - Expérience 5 ans minimum - Anglais courant (optionnel)