Envie d’une entreprise internationale dans le domaine de l’e-santé ? Venez nous rejoindre !
L’entreprise BioSerenity améliore la prise en charge des patients 24h/24 et 7j/7 sur tout le territoire et limite les dépenses dues aux hospitalisations. Nous sommes reconnus comme l’une des MedTech françaises les plus innovantes dans l’écosystème de la e-santé.
BioSerenity est une plateforme intégrée en neurosciences. De la production de dispositifs médicaux connectés à la télémédecine collaborative, elle complète l’offre de soins dans le diagnostic des pathologies du cerveau et domaines adjacents tels que les troubles du sommeil ou la cardiologie. Elle enrichit les protocoles actuels par une utilisation adaptée de l’intelligence artificielle.
Avec une équipe jeune, dynamique et bienveillante, nos 250 collaborateurs agissent ensemble et joue un rôle dans la construction des solutions médicales de demain pour relever les défis du système de santé actuel.
⭐ Alors, envie de rejoindre l'aventure BioSerenity ?
Au sein du pôle Data Science (environ 10 personnes), vous travaillerez au quotidien avec un Data Engineer ainsi qu’avec les Data Scientists. Vous serez aussi en collaboration avec les équipes Dev/Ops de l’entreprise (Infra, IoT, hardware...). Les Data Engineers ont pour but de construire et maintenir trois plateformes : une plateforme de calcul distribue pour déployer nos algorithmes en production, un datalake, et une plateforme de d’entrainement d’algorithmes d’IA.
Les principales missions sont :
Plateforme de déploiement de nos algorithmes (calcul distribue)
Développement en Python de nouvelles fonctionnalités pour robustifier la plateforme (automatisation des déploiements, amélioration de la cybersécurité)
Marquage CE/FDA de notre plateforme (documentation, tests)
Datalake (stockage)
Amélioration de la plateforme pour la rendre accessible à des partenaires externes
Maintenance des pipelines de donnee (ETL)
Homogénéisation des données avec la construction d’une knowledge base
Plateforme d’IA (calcul distribue, metrics)
Automatisation des workflows de développement de machine learning (versionning, monitoring training/predictions)
Optimisation des capacités de calculs GPU pour le déploiement de grands modèles d’IA
DevOps
Maintenance et amélioration des pipelines CI/CD.
Monitoring des algorithmes en production.
Les projets au sein de l’équipe data sont gérés end-to-end (besoins utilisateur, architecture, développement, QA, sécurité, déploiement, ops) avec des choix technologiques qui restent ouverts.
Tech Stack actuelle :
Python
AWS: API gateway, cognito, lambda, ecr, ec2, s3, sagemaker, ecs
MongoDB
Docker
Terraform
Git, GitLab CI
Linux
Diplôme d’ingénieur, ou PhD : computer science, software engineering, data science
Expertise en développement : Python, Git
Maitrise des standards du web (REST APIs, HTTP)
Une première expérience avec un environnement Cloud, de préférence AWS.
Connaissance du calcul distribue et du stockage Big Data
Expertise en déploiement de modèles de Machine Learning
Curiosité et rigueur scientifique
Anglais technique
Au moins 3 ans d’expériences sur des postes similaires
Expérience dans le marquage CE/FDA de logiciels ou d’algorithmes
Connaissance en cybersécurité
Expérience avec les signaux électrophysiologiques (ECG, EEG, EMG...)
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