Ingénieur IA/ML

Emploi pas sur LinkedIn

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Python

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Newel Health

51 - 200 employés

Fondée en 2022

💊 Pharmaceutique

🤖 Intelligence artificielle

🤝 B2B

💰 €2 500 000 Grant - Newel Health en 2023-02

Pharmaceuticals • Artificial Intelligence • B2B

Newel Health est une entreprise de santé numérique axée sur l'IA qui développe des dispositifs médicaux numériques de qualité réglementaire et des logiciels en tant que dispositifs médicaux (SaMD) en partenariat avec des entreprises pharmaceutiques et de technologies médicales. Elle co-développe des thérapies basées sur des preuves, des biomarqueurs numériques, des critères d'évaluation et des applications compagnons dans le domaine des maladies cardiométaboliques, des affections neurologiques (y compris la maladie de Parkinson) et de la douleur chronique, et agit en tant que fabricant légal responsable de la conformité réglementaire (ISO 13485, MDR, aligné sur la FDA). Sa plateforme H. Core intègre l'IA, la science comportementale et des données du monde réel pour créer, mettre à l'échelle et déployer des thérapies numériques de qualité clinique et des solutions de surveillance à distance pour les systèmes de santé et les partenaires pharmaceutiques.

Description

• Développer des modèles intelligents qui personnalisent des thérapies numériques. • Travailler avec des données réelles provenant de SaMDs pour concevoir des pipelines de machine learning prédisant les risques pour la santé. • Construire des pipelines de données scalables pour l'entraînement, les tests et le déploiement des modèles. • Collaborer étroitement avec l'équipe d'ingénierie pour intégrer les modèles dans des SaMDs en production. • Garantir que les modèles respectent les exigences d'explicabilité, de reproductibilité et les normes réglementaires. • Évaluer des outils d'IA générative pour des applications d'éducation et de coaching.

🎯 Exigences

• Au moins 4 ans d'expérience en ingénierie ML/IA, de préférence avec des jeux de données en santé numérique. • Expérience avec TensorFlow, PyTorch, scikit-learn et les pipelines MLOps. • Excellentes compétences en Python, en data wrangling et en traitement de signaux réels. • Compréhension de la validation clinique, de l'atténuation des biais et du ML préservant la confidentialité.

🏖️ Avantages

• Culture « remote-first » • Soutien d'équipes pluridisciplinaires engagées pour l'amélioration des résultats cliniques des patients • Collaboration avec des partenaires leaders dans la Pharma, la MedTech et la recherche académique

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