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Data Scientist (H/F) - Alternance

Résumé du poste
Alternance(12 à 24 mois)
Lille
Salaire : Non spécifié
Début : 01 septembre 2024
Télétravail occasionnel
Compétences & expertises
Contenu généré
Souci du détail
Connaissances en cybersécurité
Collecte et analyse de données
Travail d'équipe
Recherche et analyse de données
+12

Sparkling Partners
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Questions et réponses sur l'offre

Le poste

Descriptif du poste

Contexte :

La société SOLSIUS créée par le start-up studio Sparkling Partners a pour mission de développer et commercialiser un dispositif e-santé innovant de télésurveillance visant à améliorer le quotidien des 60 millions de personnes atteintes de diabète en Europe.

Le poste permet de participer à la conception et au développement de la solution algorithme de génération d’alerte basée sur les données patients collectées. Cette opportunité vous permettra d’acquérir une expérience concrète dans le milieu médical et de contribuer à la création d’une société innovante.

Vous évoluerez dans un contexte entrepreneurial et serez rattaché(e) au co-fondateur de SOLSIUS en charge du développement du produit.

Vos missions :

  • Etat de l’art: Analyse et veille sur la bibliographique et la littérature existantes sur le traitement des données en lien avec les complications de la pathologie du projet

  • Collecte et nettoyage des données : Rassembler des données pertinentes à partir de différentes sources, puis traiter et nettoyer les données pour éliminer les valeurs aberrantes, les erreurs, et s’assurer de leur qualité et fiabilité.

  • Exploration des données: Effectuer des analyses exploratoires pour comprendre la nature des données, identifier des tendances, les patterns, des motifs ou des anomalies. 

  • Modélisation et algorithmes : Déterminer pour chaque besoin, la bonne stratégie à adopter quant aux différents choix de résolution/développement (algorithmes mathématiques et statistiques classiques, modèles d’apprentissages supervisés/ non supervisés/ semi-supervisés, etc). 

  • Validation des modèles : Évaluer la performance des modèles (mathématiques, statistiques, maching learning, deep learning) en utilisant des métriques appropriées au projet

  • Personnalisation : Utiliser des algorithmes pour personnaliser les seuils de détection d’alerte pour chaque patient en fonction des antécédents médicaux, des données collectées et d’autres données individuelles.

  • Industrialisation: Déployer en production les modèles préalablement entraînés, testés et validés tout en mettant en place des stratégies de validation/réentrainement continue et MLOPS.

  • Analyse des essais cliniques : Optimiser la conception des essais cliniques, analyser les résultats et identifier des sous-groupes de patients qui pourraient bénéficier davantage d’un traitement spécifique.

  • Veille technologique : Suivre les tendances en matière de méthodes d’analyse de données, d’outils et de technologies. Le domaine de la data science évolue rapidement, et les data scientists doivent rester informés des développements récents.

  • Respecter la réglementation des Dispositifs Médicaux en terme de méthodologie de développement telle définie dans la Norme IEC 62304 - “Développement du logiciel de dispositif médical et son cycle de vie”

  • Rédiger une documentation claire et concise pour le firmware, facilitant la compréhension et la collaboration avec d’autres membres de l’équipe, tout en respectant les demandes de la norme ISO 13485 - “Système de gestion de la qualité des dispositifs médicaux”

  • Éthique et confidentialité : S’assurer que les pratiques de collecte, d’utilisation et de partage des données respectent les normes éthiques et les réglementations en vigueur, en particulier en matière de protection de la vie privée.


Profil recherché

  • Parcours Master 2 en Data Science ou équivalent

  • Rigueur et sens du détail 

  • Capacité à travailler en équipe

  • Excellentes qualités oratoires et rédactionnelles 

  • Autonomie et proactivité 

  • Connaissances techniques requises:

    • bonnes compétences en développement Python

    • manipulation de bases de données (nettoyage et prétraitement) via SQL

    • connaissances solides en Machine learning

      • algorithmes supervisés et non supervisés

      • évaluation et validation des modèles

    • bonnes compétences sur l’ensemble de la stack GCP (Google Cloud Platform), AWS, Azure : BigQuery, Airflow/Composer, Vertex…

    • outils de datavisualisation tel que Power BI serait un plus


Déroulement des entretiens

Entretien sur site à Lille puis test technique

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