En tant que chercheur principal en IA, vous développerez des solutions d’intelligence artificielle qui améliorent la santé de millions de personnes. Chez Aledade, nous offrons aux médecins de soins primaires des technologies qui les aident à garder leurs patients en bonne santé et à éviter des hospitalisations inutiles. Vous collaborerez avec les équipes d’ingénierie et d’analytique pour intégrer des capacités d’IA dans les produits et flux de travail existants.

Dans ce rôle, vous dirigerez l’exploitation de l’un des plus grands ensembles de données du pays, comprenant dossiers médicaux, diagnostics, réclamations et prescriptions. Vous aurez l’occasion unique d’entraîner, d’affiner et d’appliquer des modèles d’IA à partir de données médicales collectées auprès de millions de patients à travers le pays.

Responsabilités principales :
• Créer des prototypes fonctionnels utilisant des méthodes d’IA existantes et nouvelles pour améliorer l’optimisation à l’échelle de l’entreprise.
• Travailler avec de grands ensembles de données complexes et résoudre des problèmes analytiques difficiles et atypiques pour en extraire des informations.
• Reconcevoir les pipelines et systèmes actuels afin de gérer une augmentation des volumes de données et des demandes de requêtes.
• Appliquer des techniques pour affiner et personnaliser des modèles génératifs pré‑entraînés pour des tâches ou domaines spécifiques en santé.
• Développer des métriques et des référentiels d’évaluation pour mesurer la qualité et la performance des modèles IA/ML.
• Concevoir et mettre en œuvre des workflows d’ingénierie de caractéristiques, incluant traitement de données, extraction de variables et transformations visant à améliorer la performance des modèles.
• Établir et maintenir des standards d’ingénierie, incluant contrôles de qualité du code, cadres de test et processus de mise en production.
• Produire des solutions de preuve de concept fonctionnelles conciliant rapidité, évolutivité et vitesse de mise sur le marché.

Qualifications minimales :
• Licence ou diplôme équivalent en informatique ou dans un domaine similaire.
• Plus de 3 ans d’expérience en apprentissage profond et en grands modèles de langage.
• Plus de 8 ans d’expérience en apprentissage automatique et en analyse statistique.
• Au moins 3 ans d’expérience en Python.
• Expérience avec des données incomplètes, biaisées ou mal étiquetées.
• Expérience avec des systèmes distribués à grande échelle et des outils statistiques tels que Spark.
• Au moins 3 ans d’expérience démontrée dans le choix d’outils adaptés à des problèmes d’optimisation de données.

Compétences et connaissances préférées :
• Doctorat ou master dans un domaine quantitatif (comme l’informatique avec spécialisation en IA/ML, statistiques, recherche opérationnelle, économie, mathématiques ou physique), ou expérience appliquée équivalente.
• Excellentes compétences en communication, notamment pour expliquer des analyses à des non‑spécialistes.
• Expérience en sécurité et en gestion de données sensibles.
• Maîtrise d’au moins un grand framework d’apprentissage profond (comme PyTorch, TensorFlow ou Keras) et capacité à concevoir des modèles de deep learning.
• Expérience avec des logiciels statistiques comme R, SAS ou des outils statistiques basés sur Python.
• Leadership démontré et capacité à travailler de manière autonome.
• Publications en premier auteur dans des conférences à comité de lecture telles que NeurIPS, ICML, ACL, JSM, KDD ou EMNLP.
• Distinctions dans des compétitions telles que ACM‑ICPC, NOI/IOI ou Kaggle.
• Familiarité avec les systèmes de santé numériques tels que les dossiers médicaux électroniques et les systèmes de données cliniques.

Exigences physiques :
• Capacité à rester assis longtemps, à travailler intensivement sur ordinateur et clavier, et à marcher ou soulever occasionnellement des objets.