Allemagne
ALTEN
Adesso SE
Ingénieur(e) Machine Learning Senior / Data Scientist
Allemagne
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PythonDocker
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VOTRE RÔLE *
- Développement de services IA : Vous concevez, développez et implémentez de nouveaux modèles de Machine-Learning qui étendent intelligemment nos logiciels – par exemple pour l'évaluation automatisée de données médicales, la classification de textes ou le soutien à la décision dans le contrôle des facturations. *
- Intégration de modèles et MLOps : Vous intégrez les modèles ML de manière transparente dans notre architecture logicielle, automatisez les pipelines d'entraînement et de déploiement, et assurez la traçabilité ainsi que la maintenabilité des modèles en production. *
- Qualité et performance : Vous êtes responsable de la surveillance et de l'amélioration continues de la qualité des modèles, effectuez des réentraînements et établissez des indicateurs pour l'évaluation et l'optimisation des modèles. *
- Analyse de données et ingénierie des caractéristiques : Vous analysez des données médicales et de facturation, dérivez des caractéristiques pertinentes, et assurez la qualité, la cohérence et la sécurité des données. *
- Collaboration interdisciplinaire : Vous travaillez en étroite collaboration avec des spécialistes métier, la gestion de produit et le développement logiciel pour intégrer des fonctionnalités basées sur l'IA dans notre logiciel d'audit et créer une valeur ajoutée pertinente pour les caisses maladie et les prestataires de services.
VOTRE PROFIL *
- Études/Formation : Diplôme d'études supérieures réussi en informatique, Data Science, informatique médicale ou dans un domaine similaire à orientation technique. *
- Expérience : Plusieurs années d'expérience professionnelle dans le développement, l'implémentation et la maintenance de modèles Machine-Learning en production – idéalement dans un environnement réglementé ou axé sur les données, tel que le secteur de la santé, de l'assurance ou du secteur public. *
- Compétences techniques (ML & Data Science) : Connaissances approfondies en Python et dans les frameworks ML courants (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), ainsi qu'une expérience de l'évaluation de modèles et de l'ingénierie des caractéristiques. *
- Compétences techniques (MLOps & Architecture) : Expérience avec les outils et processus MLOps (par ex. MLflow, Kubeflow), la conteneurisation (Docker) et CI/CD. Des connaissances en pipelines de données sont nécessaires. *
- Compétences interpersonnelles : Pensée analytique, grande capacité de résolution de problèmes, affinité pour les questions médicales et réglementaires, ainsi que la capacité de communiquer des concepts d'IA complexes de manière compréhensible et pratique. *
- Innovations : Intérêt pour les nouvelles technologies et innovations (par ex. utilisation des LLMs). *
- Connaissances linguistiques : Très bonnes connaissances de l'allemand (niveau C1).
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