Machine Learning Engineer

Le numérique en santé est une nécessité face aux défis du système des soins. Il ouvre la voie à des avancées significatives pour la recherche, les diagnostics et le suivi des patients.

**Chez Lifen**\uD83E\uDE7A** nous nous engageons auprès des professionnels de santé pour relever ce défi grâce à une expertise en intelligence artificielle couplée à l'obsession de l'impact terrain. **Depuis 2015,** nous développons, pas à pas, une infrastructure permettant aux professionnels de santé de s'appuyer sur les bonnes données au bon moment pour chaque patient.

Aujourd'hui, plus de 800 hôpitaux et 20 000 professionnels de santé libéraux utilisent nos solutions pour réduire la charge administrative, personnaliser le soin et accélérer la recherche clinique. À leurs côtés, nous sommes 160 Lifeners passionnés \uD83D\uDC69‍\uD83D\uDE80\uD83E\uDDD1‍\uD83D\uDCBB qui **nous engageons à innover sans relâche pour construire un monde en meilleure santé.**

Rejoignez-nous

**L'équipe Machine Learning**

Fournissant quotidiennement plus d'un million de prédictions en temps réel à notre base d'utilisateurs, l'équipe IA a joué un rôle déterminant dans le lancement de notre produit phare, Lifen Document, qui facilite l'échange de comptes rendus médicaux entre praticiens de santé en France. Au cours des 6 dernières années passées à traiter des données médicales, notre équipe a acquis une solide expertise dans la construction de modèles robustes qui apportent une valeur ajoutée à nos utilisateurs en accélérant les charges de travail administratives laborieuses et intensives, avec des normes élevées en termes de sécurité.

Notre équipe actuelle (4 ML Engineers et 1 Manager IA) construit des modèles de pré-traitement des documents, notamment d'extraction de layout, des outils internes d'explainable AI et de labélisation, des algorithmes de pseudonymisation pour pouvoir travailler sur des algorithmes sans exposer des données médicales privées, et enfin des algorithmes de NLP pour structurer les documents médicaux (Classification, NER, etc.).

Nous utilisons aussi des LLMs fine tunés en production pour des taches d'extraction de données médicales.

Lifen investit aujourd'hui dans une nouvelle offre destinée aux organismes de santé et aux partenaires de recherches universitaires et industriels, qui s'appuiera sur notre expertise dans le traitement des documents médicaux, pour structurer des données de qualité dans le monde réel, à partir des rapports médicaux traités par Lifen : Lifen Data Lab.

Nous sommes à la recherche d'un-e ML Engineer junior pour agrandir l'équipe, afin de contribuer à l'amélioration de nos algorithmes existants et d'en développer de nouveaux pour nos nouveaux produits.

**Vos futures missions en tant que Machine Learning Engineer**

Chez Lifen, nous avons une définition assez large du Machine Learning, qui englobe le cycle de vie complet des algorithmes : du POC à l'intégration dans notre écosystème tech, la production et la maintenance, tout en adhérant aux meilleures pratiques de software engineering.

Vous serez directement impliqué-e dans le développement de code en production, sans mener uniquement expériences isolées sur des notebooks.

Ce que vous ferez au quotidien:

- Adapter les algorithmes existants à de nouveaux problèmes et développer des solutions si nécessaire ;
- Assurer la performance de nos modèles de base en participant à leur maintenance régulière pour répondre aux besoins du produit ;
- Contribuer à notre infrastructure en ML en développant de nouvelles fonctionnalités, facilitant ainsi la production et l'évaluation des modèles.

**Le profil que nous recherchons**
- **️ Software Engineering**: vous possédez un état d'esprit software engineer et une maîtrise de Python et de l'écosystème (Poetry, Mypy, FastAPI, Pydantic,...) ;
**Machine Learning**: vous avez **1 à 2 ans d'expérience** avec des outils comme Pytorch, Huggingface, Tensorflow/Keras, et de l'expérience avec des LLMs (APIs, open source,...)
- ️ **DevOps & Orchestration** : Vous êtes à l'aise avec les concepts de production & d'intégration continue (Git, Docker, CI/CD, Monitoring, etc.) et de pipelines (Kubeflow, Airflow, etc.)

Vous disposez déjà d'une première expérience dans le déploiement de pipelines d'apprentissage automatique dans des contextes de production, de la collecte de données à l'évaluation de modèles ;

En général, vous avez une bonne compréhension du domaine NLP ;

Excellentes capacités de communication, autonomie, adaptabilité, souci du détail et esprit d'équipe ;

Maitrise du français et de l'anglais ;

Si vous avez des connaissances dans le domaine de la santé, c'est la cerise sur le gâteau.

**Avantages**

Mode de travail hybride : Commuter (2 jours/semaine au bureau)

️ Carte Swile avec 9€/jour avec prise en charge employeur de 50%.

Mutuelle santé incluant médecine alternative et soutien en santé mentale prise en charge à 50%.

50€/mois pour perfectionner ton setup (pour les Nomades).

30€/mois pour des conce