1577 : Data Scientist – R&D en IA pour l’imagerie médicale (H/F)

Lieu : Haute Galilée

Description du poste :

Une entreprise du secteur médical recherche un(e) Data Scientist spécialisé(e) en Recherche & Développement IA, avec une expertise en imagerie médicale et modélisation prédictive. Le/la candidat(e) participera au développement de méthodes avancées en Deep Learning, à l’intégration de modèles en production et à la collaboration avec des équipes cliniques et techniques. Missions principales

• Concevoir et développer de nouvelles approches en IA et Deep Learning pour l’imagerie médicale.

• Concevoir et optimiser des architectures avancées : CNN, Vision Transformers, GAN, etc.

• Intégrer des approches multimodales, auto-supervisées et de fédération des données.

• Développer des modèles explicables, équitables et interprétables, en traitant les problématiques de biais en santé.

• Collaborer avec les équipes cliniques, data et ingénierie afin de transférer la recherche vers des produits opérationnels.

• Travailler dans des environnements cloud (Azure, Databricks) et sur des pipelines MLOps pour assurer le déploiement et la scalabilité des modèles.

Profil:

• Maitrise de l'anglais (écrit/lu/parlé)

• Master ou PhD en Data Science, Informatique, Bio-statistiques ou domaine quantitatif similaire.

• Expérience démontrée en Machine Learning et Deep Learning (idéalement Computer Vision ou données médicales).

• Maîtrise de Python, R, SQL et des workflows data sur Azure (ou équivalent).

• Très bonne connaissance des métriques d’évaluation pour modèles de classification et régression.

• Familiarité avec les formats d’imagerie médicale (DICOM/PACS) et les processus de validation réglementaire.

• Excellentes compétences en communication et capacité à vulgariser des concepts techniques complexes.

• Expérience en IA interprétable (XAI) et frameworks d’explicabilité- atout.

• Connaissance de pipelines ML end-to-end : ingestion, déploiement, monitoring - atout.

• Compréhension des enjeux éthiques et de la réduction des biais en IA appliquée à la santé - atout.

  
  

Type de poste :

Temps plein

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