Data Scientist Leader
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Qui sont-ils ?
Depuis 2017, PrediSurge développe une technologie unique de jumeau numérique, afin de rendre les interventions cardiovasculaires plus efficaces et plus sûres.
Cette technologie permet:
- aux médecins d’optimiser leurs stratégies d’interventions
- aux Medtechs de mieux concevoir leurs dispositifs
Les femmes et les hommes de PrediSurge ont relevé de nombreux défis techniques pour développer une première version de produits dédiés aux traitements de l’aorte.
Fort de leurs expériences, ils s’attèlent à étendre la technologie à l’ensemble du spectre cardiovasculaire.
Rencontrez Bruno, CEO
Descriptif du poste
Envie de faire partie de la prochaine grande révolution dans le secteur médical ? Predisurge, une startup jeune et avant-gardiste en matière de technologies médicales, recherche un Data Scientist (H/F) passionné et expérimenté pour rejoindre son équipe dynamique. Chez Predisurge, nous valorisons la créativité, l’innovation et le travail collaboratif.
Responsabilités :
En charge de définir les stratégies de data science/ML pour chaque projet en collaboration avec les équipes interdisciplinaires
Concevoir et implémenter des algorithmes de machine learning et de deep learning adaptés aux défis médicaux.
Collaborer étroitement avec des experts médicaux pour traduire les besoins cliniques en solutions data-driven.
Analyser des données issues de simulations numériques complexes afin d’en tirer des informations pertinentes.
Utiliser les services cloud pour la gestion, l’analyse et le partage des données.
Profil recherché
Master ou doctorat en data science, intelligence artificielle ou domaine connexe.
Minimum de 5 ans d’expérience en tant que data scientist, idéalement dans le secteur médical.
Solides compétences en programmation, notamment en Python et en bibliothèques courantes telles que TensorFlow, Pytorch Keras, scikit-learn, etc.
Fortes compétences analytiques et bonne maîtrise des algorithmes de machine learning.
Volonté de rester à la pointe des dernières innovations machine learning et de l’IA pour une intégration rapide dans les projets en cours.
Mise en place et utilisation de MLflow pour gérer et suivre les cycles de vie des modèles.
Mise en place et utilisation des DataLakes pour centraliser, stocker et analyser des ensembles de données volumineux.
Maîtrise des outils cloud tels que AWS.
Familiarité avec les environnements de développement collaboratif tels que Git.
Déroulement des entretiens
1er entretien visio avec Florian Cotte (ingénieur R&D)
2e entretien visio avec David Perrin (CTO)
3e entretien avec Bruno Virieux (DG), si possible dans nos bureaux (parce que c’est toujours mieux pour faire connaissance !)