Machine Learning Engineer

Chez Lifen, nous pensons que les données médicales ont le potentiel de transformer le système de santé. Mais seulement si elles sont accessibles. Plus de données accessibles → moins de charge administrative, une meilleure coordination des soins et des découvertes scientifiques plus rapides.
Depuis 2015, notre mission est de libérer ce potentiel. Nos solutions basées sur l'IA permettent aux professionnels de santé de partager les informations médicales sans effort et aux chercheurs d'accélérer les découvertes cliniques : avec un impact sur des millions de patients en France chaque jour. Alors que nous nous préparons à nous développer en Europe, 2 choses déterminent notre succès : nos équipes et notre mission.
Aujourd'hui, plus de 150 personnes travaillent depuis nos bureaux et à distance pour libérer le potentiel des données de santé. Nous avons connecté 800 hôpitaux et professionnels de santé, et nous ne faisons que commencer. Nous recherchons des personnes qui embrassent la complexité, veulent résoudre des problèmes difficiles et sont prêtes à construire le futur de la collaboration en santé.
Notre équipe IA
L'équipe IA de Lifen délivre plus d'un million de prédictions quotidiennes en temps réel, alimentant notre produit phare Lifen Document qui transforme les échanges de comptes rendus médicaux entre praticiens en France.
Avec 6 années d'expertise dans le traitement de données médicales, notre équipe de 5 ML Engineers et 1 Engineering Manager maîtrise l'art de construire des modles robustes et sécurisés qui accélèrent drastiquement les tâches administratives des professionnels de santé.
De l'extraction de layout à la pseudonymisation, en passant par le fine-tuning de LLM pour l'extraction de données médicales et les algorithmes de NLP pour structurer les documents, nous couvrons toute la chaîne de traitement intelligent des données de santé.

Ce que tu feras chez nous
Chez Lifen, le Machine Learning s'applique à des problématiques concrètes de traitement de documents médicaux, avec une approche exploratoire en NLP et vision. Pour ce stage, tu travailleras sur des sujets innovants, à la frontière de la recherche et de l'application industrielle. Au quotidien, tu vas :

• Mener des expérimentations sur des problématiques de NLP et vision, en explorant de nouvelles approches (calibration, confiance et context attribution des LLM, reinforcement learning, modèles multimodaux...).
• Conduire une veille scientifique approfondie et implémenter des méthodes issues de publications récentes pour les adapter à nos cas d'usage spécifiques dans le domaine médical.
• Évaluer rigoureusement les performances de tes modèles et documenter tes résultats pour faciliter leur passage en production.
• Collaborer avec l'équipe ML pour identifier les pistes prometteuses, challenger les approches existantes avec un regard neuf, et travailler avec l'équipe pour mettre en production tes idées et avoir un impact réel.
• Bonus : tu auras accès à notre infrastructure ML avec des GPU H100 et à de larges volumes de données supervisées et non supervisées pour mener tes expérimentations dans des conditions réelles
Ce que nous recherchons

• Tu es étudiant(e) en dernière année d'école d'ingénieur, en Master informatique ou sciences appliquées (avec spécialisation ML/IA).
• Machine Learning: tu as une solide formation théorique et/ou pratique en deep learning (Pytorch, Huggingface, Tensorflow, Keras...) et tu t'intéresses aux LLMs (APIs, fine-tuning...)
• Tu possèdes une bonne maîtrise de Python et de son écosystème (bonus : uv, Mypy, Pydantic...) et idéalement des pipelines (Kubeflow, Airflow, etc.)
• Tu as idéalement déjà réalisé un projet ou stage impliquant le déploiement de modèles ML, même dans un contexte académique ou personnel
• Tu as de bonnes bases en NLP et tu suis l'actualité du domaine (publications récentes, nouveaux modèles...)
• Excellentes capacités de communication, autonomie, adaptabilité, souci du détail et esprit d'équipe
• Nous communiquons ensemble en français mais publions des papiers en anglais, donc les deux langues sont obligatoires Notre process de recrutement

• Un screening call avec Antoine, Talent Acquisition Manager (30 minutes) ;
• Un entretien avec Jean-Charles, AI Engineering Manager (45 minutes) ;
• Un test technique : préparation chez soi et restitution devant l'équipe IA (1H).

Soigner mieux en soignant ensemble, c'est aussi agir avec bienveillance. À l'image du secteur dans lequel nous évoluons, nous favorisons la diversité, l'inclusion et l'équité. Nous mettons en valeur vos compétences et votre savoir-faire, et bannissons toute forme de discrimination, qu'elle soit sexuelle, religieuse ou politique.

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