data scientist spécialisé dans les méthodes d’apprentissage automatique appliquées aux données massives en santé

Type de poste
Niveau d'étude minimal
Dates
Durée du poste
Contrat renouvelable
Contrat renouvelable
Détails de renouvellement
CDI possible par la suite
Date de prise de fonction
Date de fin de validité de l'annonce
Localisation
Adresse

2 Rue Henri le Guilloux
35000 Rennes
France

Contacts
allan@vitadx.com
Email du/des contacts
allan@vitadx.com
Description

VitaDX est une jeune société spécialisée dans le développement de solutions de traitements de
l’image permettant une détection précoce du cancer de la vessie.

L’équipe projet Données Massives en Santé (15 personnes) du Laboratoire Traitement du Signal
et de l’Image (LTSI – UMR Inserm 1099) est composée d’ingénieurs de recherche et
développement logiciel, de data scientists et de professionnels de santé spécialisés en
informatique médicale qui conçoivent et développent des méthodes et outils d’intégration et
d’exploitation des données massives en santé (Big Data).

Elle intervient sur divers projets de recherche et développement, autour de ces thématiques, aussi
bien dans un cadre interrégional (BIGCLIN, RiCDC), national (INSHARE, PEPS) et international
(IT-Foc) en synergie avec le centre hospitalier universitaire de Rennes.

Dans le cadre de l’appel à projet « Transfert de Technologie » financé par la Région Bretagne, et
pour lequel le consortium composé du LTSI et de VitaDX a été retenu, VitaDX souhaite recruter un
profil spécialisé dans les méthodes d’apprentissage automatique appliquées aux données
massives en santé qui sera localisé au sein du LTSI.

L’objectif du projet est de développer un modèle prédictif issu de données massives et de combiner
celui-ci avec les algorithmes de traitement de l’image développés par VitaDX.

Poste et mission :
• Développer au sein de l’équipe l’axe apprentissage automatique qui puisse répondre aux cas
d’usages définis avec l’équipe médicale.
• Développer, implémenter et évaluer des méthodes d’apprentissage automatique pour tirer parti
des larges volumes de données cliniques.
• Valoriser les travaux au travers de publications scientifiques dans des journaux et des
conférences de références.

Profil :
Diplômé(e) de l’enseignement supérieur (bac +5 et/ou doctorat)
Background en mathématique, statistiques, apprentissage automatique/profond. Capacité à
conduire des études expérimentales, écriture scientifique, ainsi qu’en présentation et
communication.
Forte expérience en programmation et gestion de bases de données (relationnelles et noSQL).
Maîtrise de l’écosystème Big Data (Hadoop, Spark), traitements batch et/ou streaming, calcul GPU,
framework Deep Learning (Tensorflow, PyTorch). Expertise d’au moins un langage parmi python,
scala, R.
Capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire.
Compétences en algorithmes de traitement de l’image.

Environnement scientifique et technique
Lieu : Centre des Données Clinique du CHU de Rennes
• Applications : recherche clinique, épidémiologie, pharmacovigilance, études médicoéconomiques,
médecine 4P, systèmes d’aide à la décision
• Thèmes de recherche : big data en santé, intégration et fouille de données, interopérabilité́
et sémantique, machine/deep learning
• Technologies : R, Python, Spark, oracle, BDD nosql, Keras

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