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Publié il y a 4 jours

Ingénieur en Traitement Automatique du Langage Tal 100% Etp - Centre de Données Cliniques H/F

Localisation
Angers - 49
Sur site
Type de contrat
Niveau
Rémunération
Pas de salaire renseigné

Salaire du marché

Médiane du marché
50k€
Estimation
43k€fourchette habituelle58k€

Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 278 offres pour ce poste (tous niveaux, France), le marché se situe autour de 50k€ (43k€–58k€).

Médiane du marché
525€/j
Estimation
450€/jfourchette habituelle600€/j

Cette offre n'affiche pas de TJM. D'après 74 offres pour ce poste (tous niveaux, France), le marché se situe autour de 525€/j (450€/j–600€/j).

TJM du marché pour AI/ML Engineer en France : médiane 525 €/jour, P25–P75 : 450–600 €/jour, n = 74 offres. TJM Python

Salaire du marché pour AI/ML Engineer en France : médiane 50 000 €/an, P25–P75 : 42 500–57 500 €/an, n = 278 offres. Salaire Python

Baromètre TJM et salaires IT

Description du poste

CONTEXTE

Situé au coeur de la ville d'Angers et du Campus santé, le CHU d'Angers met en oeuvre et exploite un entrepôt de données de santé. En charge de l'exploitation de cet entrepôt, le CDC a pour objectifs de contribuer à l'amélioration des soins par l'analyse et la réutilisation des données médicales et leur mise à disposition des chercheurs cliniciens dans un cadre sécurisé et dans le respect de la réglementation. Le CDC intervient sur des projets de recherche régionaux et nationaux.

Pour le développement de cette activité, le Département Sciences de la Donnée de la Direction de la Recherche et Innovation du CHU d'Angers (DRI) recrute un ingénieur en traitement automatique du langage (TAL).

MISSIONS ET ACTIVITES

Développer et mettre en oeuvre des méthodes d'analyse et de modélisation pour exploiter le langage naturel et les données textuelles issues des comptes rendus (CR) et bases structurées, dans le but d'en extraire des concepts, et automatiser la compréhension des documents.

-Extraction et qualification de concepts à partir de textes et données structurées (ex. pathologies, traitements, observations).

-Enrichissement sémantique des données via des graphes de connaissances, lexiques métiers, embeddings ou ontologies médicales.

-Classification automatique de documents (machine learning, deep learning, LLM) selon des typologies définies.

-Préparation, nettoyage et annotation de corpus pour entraîner des modèles NLP (NER, text classification, relation extraction...).

-Évaluation et benchmark des modèles (Hugging Face, spaCy, modèles propriétaires, etc.).

-Data visualization et restitution claire des résultats auprès des équipes métier et recherche.

-Contribution aux études complexes mêlant texte, données structurées et raisonnement statistique.

Exigences du poste

Compétences requises

  • Python
  • NLP
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • LLM
  • Named Entity Recognition
  • Text Classification
  • Relation Extraction
  • Hugging Face
  • spaCy
  • Knowledge Graphs
  • Ontologies
  • Embeddings
  • Business Intelligence
  • SQL
  • Pandas
  • NumPy
  • Scikit-learn
  • TensorFlow
  • PyTorch

Un plus

  • Data Warehouse

Plan d'action

Un plan personnalisé pour postuler intelligemment à cette offre.

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Recruteur
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