Ingénieur(e) IA
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Avec plus de 6 millions de patients pris en charge depuis 2008, MEDIN + est un acteur incontournable de la santé digitale et le leader de la téléradiologie en France.Nous offrons à la fois une plateforme technique, un service médico-organisationnel et l’accès à un réseau de plusieurs centaines de médecins, 24h/24h et 7j/7j. Le Groupe a pour ambition de combiner les meilleures pratiques du monde du soin avec celles de l'entreprise innovante. C'est ainsi que l'exigence, l'éthique médicale et le prendre soin occupent une place centrale dans nos actions.
Votre Mission
Rattaché·e à la Direction Technique, vous faites le pont entre la recherche algorithmique et le déploiement opérationnel.
Votre défi : Transformer des prototypes de Deep Learning en dispositifs technologiques scalables, sécurisés et intégrés, capables de supporter les exigences de performance et de fiabilité du secteur médical.
Responsabilités Clés
Industrialisation & MLOps
- Définir et déployer la stack IA et les outils de versioning.
- Mettre en place les pipelines MLOps (automatisation de l'entraînement, test, déploiement, monitoring).
- Garantir la scalabilité (GPU/Cloud/Edge) et le passage du notebook au conteneur.
Conception & Développement IA
- Concevoir des architectures (CNN, Transformers) pour l'analyse d'images médicales (segmentation, détection d'anomalies).
- Préparer et structurer les jeux de données massifs en collaboration avec les experts métiers.
- Assurer une veille technologique active (Computer Vision, IA générative).
Qualité & Conformité
- Appliquer les meilleures pratiques : Clean Code, tests unitaires/intégration, documentation.
- Assurer la traçabilité des expériences et collaborer à la conformité réglementaire (Marquage CE, RGPD).
Collaboration
- Travailler en synergie avec les équipes MATA SD (Software Development & Data) pour l'intégration applicative.
- Vulgariser les enjeux techniques auprès des équipes produit et médicales.
Stack Technologique Cible
DomaineTechnologies
Langages
- Python (Expert)
- C++ (notions appréciées)
Frameworks
- DLPyTorch (privilégié)
- TensorFlow/Keras
Computer Vision
- OpenCV
- Scikit-Image
- MONAI
MLOps & DevOps
- MLflow
- DVC
- Docker
- Kubernetes
- GitLab CI/CD
Data & Cloud
- SQL/NoSQL
- AWS ou Azure
- gestion DICOM / NIfTI