Offre de Stage Qualees – Data Scientist & AI Engineer

Resumen del puesto
Prácticas(de 6 a 7 meses)
Paris
Salario: No especificado
Fecha de inicio: 31 de marzo de 2025
Unos días en casa
Competencias y conocimientos
Contenido generado
Derecho sanitario y ética
Investigación y análisis de datos
Colaboración y trabajo en equipo
Conocimientos mecánicos
Capacidad de resolución de problemas
+10

Qualees
Qualees

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Preguntas y respuestas sobre esta oferta

El puesto

Descripción del puesto

🚀 Rejoignez l’équipe Qualees et participez à un projet d’avant-garde en santé numérique !

Nous recherchons un stagiaire en Data Science / AI Engineering pour contribuer au développement de Tweenme, notre solution innovante de jumeaux numériques pour la santé. Vous jouerez un rôle clé dans la conception et l’optimisation de modèles d’IA, notamment en LLM et Agents IA, afin d’exploiter intelligemment les données cliniques et de santé en vie réelle.

🎯 Vos missions

Analyse de données : Explorer et analyser des données de santé pour en extraire des insights pertinents.
Modélisation prédictive : Concevoir, développer et déployer des modèles avancés, notamment en IA générative, LLM et Agents IA (OpenAI, LangChain…).
Optimisation d’algorithmes : Améliorer et affiner les algorithmes existants pour optimiser les performances.
Collaboration interfonctionnelle : Travailler avec les différentes équipes pour comprendre les besoins métier et proposer des solutions analytiques adaptées.
Déploiement des modèles : Participer à l’intégration et l’industrialisation des modèles IA dans notre système.


Requisitos

🚀 Rejoignez l’équipe Qualees et participez à un projet d’avant-garde en santé numérique !

Nous recherchons un stagiaire en Data Science / AI Engineering pour contribuer au développement de Tweenme, notre solution innovante de jumeaux numériques pour la santé. Vous jouerez un rôle clé dans la conception et l’optimisation de modèles d’IA, notamment en LLM et Agents IA, afin d’exploiter intelligemment les données cliniques et de santé en vie réelle.

🎯 Vos missions

Analyse de données : Explorer et analyser des données de santé pour en extraire des insights pertinents.
Modélisation prédictive : Concevoir, développer et déployer des modèles avancés, notamment en IA générative, LLM et Agents IA (OpenAI, LangChain…).
Optimisation d’algorithmes : Améliorer et affiner les algorithmes existants pour optimiser les performances.
Collaboration interfonctionnelle : Travailler avec les différentes équipes pour comprendre les besoins métier et proposer des solutions analytiques adaptées.
Déploiement des modèles : Participer à l’intégration et l’industrialisation des modèles IA dans notre système.

📌 Vous êtes passionné(e) par l’IA et la data science ? Vous souhaitez travailler sur des projets concrets et innovants en santé ? Rejoignez-nous !

🔍 Profil recherché

Nous recherchons un(e) étudiant(e) passionné(e) par l’IA et la Data Science, curieux(se) et motivé(e) à travailler sur des projets innovants en santé numérique.

Compétences techniques

  • Solides bases en Data Science et Machine Learning (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).

  • Expérience ou forte appétence pour les LLM (Large Language Models) et Agents IA (OpenAI, LangChain( sera un plus)).

  • Compétence en manipulation et traitement de données (Pandas, SQL, PySpark).

  • Maîtrise du développement en Python et des bonnes pratiques de code.

  • Connaissance des méthodologies de déploiement de modèles IA, l’orienté objet OOP et le cloud (Git, Azure, pytest..)

  • Une première expérience avec des données de santé et bioinformatique serait un plus.

💡 Qualités personnelles

  • Curiosité et veille active sur les avancées en IA et Data Science.

  • Esprit analytique et capacité à résoudre des problèmes complexes.

  • Collaboration : facilité à travailler avec des équipes pluridisciplinaires (technique, métier, produit).

  • Autonomie et volonté d’apprendre rapidement.

  • Sensibilité aux enjeux éthiques et réglementaires liés aux données de santé.

🎓 Formation

  • Bac+4/Bac+5 Master 2 ou engineering en Data Science, Intelligence Artificielle, Informatique ou domaine équivalent mathématique appliqué ou statistique.

Proceso de selección

Entretien avec la Lead Data scientist et le chef R&D

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