Mots-Clés

Machine Learning Python Scikit-learn Pytorch TensorFlow statistiques programmation coding code innovation startup

Description

Millet Talent, spécialiste du recrutement en Life Sciences & Data Sciences, a le plaisir de collaborer avec une jeune startup à fort potentiel dans l’univers de la Santé, pour son recrutement d’un Data Scientist / ML Engineer.

Votre rôle

En lien avec le CTO, vous serez impliqué.e dans le développement de modèles prédictifs et l’analyse de données médicales.

Missions principales

• Analyser et exploiter des données de santé, notamment les données médico-administratives des établissements de santé.
• Concevoir et améliorer des algorithmes de machine learning intégrant de nouvelles sources de données (Health Data Hub etc.).
• Contribuer à l’intégration et à l’optimisation des modèles développés.
• Participer à la création de visualisations de données et d’outils de suivi de la qualité des soins à destination des médecins ou des investisseurs.
• Assurer une veille scientifique et technologique sur les avancées en machine learning et data science appliquées à la santé.

Compétences requises :

• PhD + 2 ans d'expérience ou diplôme de niveau Master + 5 ans d'expérience en data science, bioinformatique, informatique, mathématiques appliquées ou domaine connexe.
• Solides bases en statistiques et programmation (Python), avec une bonne maîtrise des bibliothèques de machine learning (Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow…).
• Capacité à analyser des publications scientifiques et à explorer des bases de données de manière autonome.
• Aptitude à synthétiser et présenter les résultats de manière claire et concise.
• Maîtrise du français et de l’anglais à l’écrit comme à l’oral.

Compétences appréciées :

• Expérience professionnelle de 3 à 5 ans dans un environnement dynamique et collaboratif.
• Connaissance des spécificités des données de santé liées à l'optimisation des soins.
• Intérêt pour le secteur médical et les systèmes de données complexes.
• Esprit entrepreneurial, autonome et collaboratif.