Ingénieur(e) en algorithmes

🔥 il y a 22 minutes

🇫🇷 France – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

👷🏻‍♀️ Ingénieur

👻 Score fantôme 25%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Beacon Biosignals

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11 - 50 employés

🏥 Santé

💼 Conseil

📦 Logistique

Healthcare • Consulting • Logistics

Beacon Biosignals est une entreprise dédiée à la médecine de précision pour le cerveau. Leur plateforme de neurobiomarqueurs EEG est conçue pour accélérer les essais cliniques et permettre de nouveaux traitements pour les patients atteints de maladies neurologiques et psychiatriques. La plateforme capture en temps réel une riche palette d'activités cérébrales et utilise l'apprentissage automatique pour analyser les données EEG afin d'évaluer l'efficacité des traitements, la sélection des dosages et la stratification des populations. Beacon Biosignals collabore avec des entreprises biopharmaceutiques, des centres médicaux universitaires et des développeurs de neurotechnologies pour améliorer le diagnostic et le traitement des maladies neurologiques et psychiatriques.

Description

• Participer à l’ensemble du cycle de développement d’algorithmes fondés sur des biosignaux pour des dispositifs médicaux, et le piloter lorsque nécessaire : définition des spécifications et recueil des exigences, préparation et annotation des données, développement, analyse des défaillances, mise en production, maintenance et documentation • Sélectionner, mettre en œuvre et développer les méthodes adaptées à chaque problématique, notamment en déterminant dans quels cas le deep learning ou d’autres approches sont les plus efficaces • Améliorer les outils internes de deep learning et de machine learning afin d’accroître l’efficacité de l’équipe • Introduire de nouvelles architectures de modèles et techniques algorithmiques, et faire évoluer le codebase pour favoriser la réutilisation et l’expérimentation rapide • Renforcer les bonnes pratiques de mise en œuvre des algorithmes, notamment les tests unitaires, la documentation, l’intégration continue (CI) et les tests de non-régression • Présenter les résultats aux parties prenantes clés et contribuer à l’utilisation des algorithmes dans le cadre des échanges avec les clients • Accompagner les projets en relation avec les clients et contribuer à définir l’impact des algorithmes actuels et futurs de Beacon pour les utilisateurs

🎯 Exigences

• Plus de 4 ans d’expérience professionnelle en machine learning et deep learning, notamment dans les sciences de la santé ou d’autres secteurs réglementés • Expérience avérée de la mise en production d’algorithmes • Expérience en traitement numérique du signal (DSP) et en statistiques • Maîtrise de PyTorch ou d’autres frameworks de deep learning • Connaissance des avancées récentes en deep learning, notamment les architectures Transformer/ViT, la modélisation à grande échelle et l’entraînement de modèles de grande taille • Maîtrise des bonnes pratiques d’ingénierie logicielle et de ML, notamment les tests, le contrôle de version, les code reviews, la documentation, la conteneurisation avec Docker, le CI/CD et le suivi des expérimentations • Connaissance des biosignaux, des données d’imagerie médicale ou de grands jeux de données de séries temporelles, ou réel intérêt pour approfondir ces domaines • Capacité à synthétiser, expliquer et présenter des sujets techniques complexes de manière adaptée à des interlocuteurs internes et externes • Volonté de participer à l’ensemble du cycle de développement des algorithmes, notamment à la validation formelle, à la documentation qualité et réglementaire, au déploiement en production et aux projets clients

🏖️ Avantages

• Participation au capital • Congés payés • Autres avantages • Expérience du travail à distance grâce à des pratiques de travail asynchrones • Bureaux accessibles en présentiel à Boston, New York et Paris