Activités Le ou la candidate travaillera au sein de l'équipe multidisciplinaire "Méthodes Quantitatives et Traitement de l'Information Médicale" (QUANTIM). Il/elle sera plus spécifiquement affecté.e à un projet impliquant l'application et le développement de techniques d'Intelligence Artificielle à des données provenant de prescriptions médicales et de résultat d'examens biologiques. L'objectif du travail sera de développer et implémenter une méthodologie d'apprentissage profond (deep learning) à base de réseaux de neurones récurrents afin de prédire les erreurs de prescriptions hospitalières chez les patients âgés de 75 ans en plus. 1. Compétences métiers et/ou techniques : - Solides connaissances dans les techniques de machine learning et de forest-based méthods ; - Expertise dans l'interprétation et explicabilité des modèles (e.g., technique SHAP) ; - Bonnes connaissances opérationnelles gestion de données massives ; - Maîtrise de Python et des environnements virtuels (conda) ; - Maitrise de l'environnement Linux en lignes de commandes. 2. Compétences « transverses » : - Anglais : niveau scientifique maitrisé ; - Sens de l'organisation ; - Bonne communication orale et écrite ; - Rigueur ; - Aptitude à travailler dans un environnement dynamique et à respecter les délais ; 3. Environnement et contexte de travail - Capacité à collaborer avec des équipes multidisciplinaires ; - Communication didactique et à l'écoute. 4. Diplôme exigé - Bac +5 ou plus en data science.