Au sein de l’équipe data, vous aurez pour principale mission d’utiliser la librairie et de proposer et de développer des modèles statistiques ou de Machine Learning pour répondre aux questions cliniques posées par les médecins. Vous contribuerez aussi à l’amélioration continue de la librairie interne.

Vous serez formé(e) à l’utilisation de la librairie aux principales données utilisées par Sêmeia, notamment les données de remboursement de l’Assurance Maladie, une de nos sources de données privilégiées.

Vos tâches seront notamment :

• participer à la définition précise de la question clinique avec des médecins

• rédiger les protocoles d’étude

• entraîner des modèles prédictifs

• rédiger la note d’analyse

• mettre les modèles à la disposition du logiciel Wise (préparer les modèles pour leur mise en production)

Vous contribuerez également aux autres missions de l’équipe data : traiter les données pour les catégoriser intelligemment, générer des alertes, réaliser des prédictions, personnaliser le plan de soins des patients… le tout au moyen d’API développées en Python

Votre travaillerez bien sûr en interaction avec les membres de l’équipe data mais aussi avec l’équipe produit pour comprendre le besoin auquel doit répondre le modèle, et enfin avec l’équipe développement pour assurer la bonne intégration dans les outils. Nos méthodes de travail sont rigoureuses et modernes : pair programming, gestion de code Git/GitHub, peer code review, discussions d’architectures collégiales, démos régulières, etc.

Rémunération et avantages :

Une rémunération basée sur une grille de salaire juste selon vos compétences

Et en plus :

• Du télétravail à temps partiel

• Des RTT

• Une Mutuelle (Alan)

• Des tickets restaurant

• Des bureaux au cœur de Toulouse

• Et beaucoup de convivialité !

Qualifications requises

• Diplôme d’ingénieur ou équivalent (bac+5, master2) en data science avec idéalement une composante bio statistique

• Appétence pour le domaine de la Santé

Compétences

• Expertise en statistiques (biostatistiques / analyses de survie) et Machine Learning

• Expertise en développement Python, idéalement connaissance de Pytorch

1. Premier échange d’une heure avec le manager. Découvrons-nous et vérifions que nos attentes respectives sont bien en phase.

2. Entretien technique d’une heure avec un membre de l’équipe Data afin de vérifier tes connaissances.

3. Rencontre éventuelle de validation avec l’un de nos associés (celle-ci n’est pas systématique).