Stage - Data Science - Representation Learning On Multi-source Datasets for Healthcare Predictive and Prescriptive Analytics (H/F)

Le Campus Innovation Paris (78 - Les Loges en Josas) est le plus grand centre de R&D d’Air Liquide.
Il développe des solutions innovantes pour l’ensemble des activités du Groupe. Plus de 250 chercheurs travaillent dans 48 laboratoires dotés de matériel de pointe et de plateformes expérimentales, pour explorer plusieurs domaines de recherche.

**How will you CONTRIBUTE and GROW?**

Vous évoluerez au sein de la R&D sur le nouveau Campus Innovation Paris du Groupe Air Liquide offrant un environnement stimulant. Ce nouveau campus est au cœur de l’innovation avec de nombreux défis et des horizons nouveaux en synergie avec les différents métiers du groupe: Santé, Large Industrie, Industrial Merchant.

Au sein du groupe CP (Customers Process) l’ Equipe Data Science rassemble des compétences et experts R&D en Science des Données, Intelligence Artificielle (IA) et Objets Connectés. Tirant parti du potentiel des techniques avancées d'acquisition de données, d'analyse, de modélisation prédictive et prescriptive, l'équipe développe des nouvelles solutions permettant une meilleure prise de décision pour l'excellence opérationnelle et l'innovation dans les activités d'Air Liquide. Au cours de cette alternance, l’étudiant(e) aura à contribuer aux initiatives Data Science & Digital du groupe en utilisant ses connaissances scientifiques en Data Sciences et Intelligence Artificielle

Description du projet:
Air Liquide Healthcare (ALH) est fournisseur des gaz médicaux dans les hôpitaux et propose des services de soins à domicile pour les patients atteints de maladies chroniques. En collectant des données sur les besoins et les progrès de ces patients, les filiales d'ALH sont en mesure d'adapter le support ainsi que les services fournis à chaque individu. Cette approche personnalisée permet de s'assurer que les patients reçoivent les soins et les ressources nécessaires pour assurer une gestion efficace de leur traitement.

Le stagiaire travaillera au développement de nouvelles architectures de deep learning et de méthodes d'apprentissage non supervisées pour extraire des représentations de données informatives et généralisables à partir de sources hétérogènes, telles que les dossiers médicaux électroniques, les données d'intervention et de télémonitoring des patients (Arnal, Oranger, and Gonzalez-Bermejo 2023 ). Une telle représentation permettrait d'améliorer les tâches prédictives (par exemple : la prévision des résultats pour le patient) et les tâches prescriptives (comme la recommandation d'une intervention clinique).

Missions:

- Étudier l’état de l’art sur les approches de representation learning, telles que le transfer learning, le pré-entraînement ou l'apprentissage auto-supervisé, afin de capturer les relations complexes au sein données multi-sources sur les soins de santé.
- Concevoir et mettre en œuvre des modèles de deep learning pour apprendre des représentations de données susceptibles d'améliorer les performances des tâches d'analyse prédictive et prescriptive (Chen et al. 2023).
- Évaluer les représentations apprises sur divers problèmes de prédiction et de prescription pour les activités de santé à domicile, tels que la prédiction du risque de maladie, la prévision de la réponse au traitement (Scioscia et al. 2022) et la gestion personnalisée des soins.
- Exploiter les représentations apprises et les modèles prédictifs pour développer des algorithmes prescriptifs qui suggèrent des interventions personnalisées, des plans de traitement ou des stratégies d'allocation des ressources.

L’étudiant(e) bénéficie du coaching d’experts métiers et lead Data Scientists en Intelligence Artificielle pour assurer sa montée en compétence.

**Are you a MATCH?**
- Master (ou Bac+4 ou +5) en Data Science, Mathématiques appliquées, Informatique.
- Des connaissances sur les algorithmes Deep learning, le traitement de langage naturel (NLP), seront fortement appréciées.
- Bonne maîtrise du Python.

**Our Differences make our Performance**

At Air Liquide, we are committed to build a diverse and inclusive workplace that embraces the diversity of our employees, our customers, patients, community stakeholders and cultures across the world.