En tant que Chercheur en IA principal, vous concevrez et mettrez en œuvre des solutions d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle visant à améliorer la santé de millions de personnes. Chez Aledade, nous soutenons les médecins de soins primaires grâce à des technologies avancées pour les aider à maintenir la santé de leurs patients et à réduire les hospitalisations évitables. Vous collaborerez avec les équipes d’ingénierie et d’analytique pour intégrer l’IA dans les produits et processus existants.

Dans ce rôle, vous jouerez un rôle de premier plan en exploitant l’une des plus grandes collections de données médicales — y compris les dossiers patients, les diagnostics, les demandes d’assurance et les prescriptions. Vous aurez l’opportunité rare d’entraîner, d’affiner et d’appliquer des modèles d’IA à partir de données provenant de millions de patients à l’échelle nationale.

Responsabilités principales :

– Entraîner et optimiser des modèles en utilisant des méthodes d’IA/ML standards et innovantes pour répondre à des enjeux commerciaux clés.
– Travailler avec des ensembles de données volumineux et complexes, en réalisant des analyses avancées et non conventionnelles pour en extraire des insights.
– Développer des solutions fonctionnelles de preuve de concept alliant performance, évolutivité et rapidité de déploiement.

Qualifications minimales :

– Diplôme de licence en statistiques, science des données, informatique ou domaine connexe.
– Au moins 8 ans d’expérience en analyse statistique.
– Au moins 8 ans d’expérience en apprentissage automatique, incluant le développement de modèles, l’ajustement d’hyperparamètres, l’ingénierie des caractéristiques et la validation.
– Connaissances en épidémiologie, en particulier dans la modélisation des maladies chroniques.
– 5 à 7 ans d’expérience dans la sélection, le déploiement et l’optimisation d’outils et de cadres ML pour des applications à grande échelle.
– Minimum de 3 ans d’expérience avec Python.
– Au moins 2 ans d’expérience en apprentissage profond et en grands modèles de langage.
– Au moins 2 ans d’expérience avec des systèmes distribués et des outils statistiques comme Spark.
– Expérience dans la gestion de données incomplètes, biaisées ou mal étiquetées.
– Historique de contributions significatives, telles que des publications, brevets ou mises en œuvre réussies d’IA à grande échelle.

Connaissances, compétences et aptitudes souhaitées :

– Doctorat ou master dans un domaine quantitatif tel que l’informatique (avec spécialisation en IA/ML), les statistiques, la recherche opérationnelle, l’économie, les mathématiques ou la physique, ou expérience équivalente sur le terrain.
– Familiarité avec la santé publique, notamment les soins fondés sur la valeur et l’ajustement des risques.
– Compréhension des technologies de santé, y compris les dossiers médicaux électroniques et les systèmes de données cliniques.
– Capacité à communiquer clairement des analyses complexes à des publics non techniques.
– Expérience avec des systèmes sécurisés et la gestion de données sensibles.
– Maîtrise d’outils statistiques tels que R, SAS ou les bibliothèques statistiques de Python.
– Leadership démontré et esprit d’initiative.
– Publications en tant que premier auteur dans des conférences de haut niveau (par exemple : NeurIPS, ICML, ACL, JSM, KDD, EMNLP).
– Reconnaissance dans des compétitions de données telles que le ACIC Data Challenge ou Kaggle.

Exigences physiques :

– Capacité à rester assis pendant de longues périodes et à travailler intensément sur un ordinateur. Des déplacements occasionnels et le port de charges légères peuvent être requis.