Ingénieur de recherche ou post doc data scientist spécialisé dans les méthodes d’apprentissage automatique appliquées aux données massives en santé

L’équipe projet Données Massives en Santé (15 personnes) du Laboratoire Traitement du Signal et de l’Image (LTSI – UMR Inserm 1099) est composée d’ingénieurs de recherche et développement logiciel, de data scientists et de professionnels de santé spécialisés en informatique médicale qui conçoivent et développent des méthodes et outils d’intégration et d’exploitation des données massives en santé (Big Data).

Elle intervient sur divers projets de recherche et développement, autour de ces thématiques, aussi bien dans un cadre interrégional (BIGCLIN, RiCDC), national (INSHARE, PEPS) et international (IT-Foc) en synergie avec le centre hospitalier universitaire de Rennes.

L’équipe a une politique de transfert technologique. Elle développe un partenariat industriel pour le déploiement de son système eHop (entrepôt et outil de fouille de données biomédicales) dans les CHU.

 Poste et mission :

 ·  Développer au sein de l’équipe l’axe apprentissage automatique qui puisse répondre aux cas d’usages définis avec l’équipe médicale.

· Développer, implémenter et évaluer des méthodes d’apprentissage automatique pour tirer parti des larges volumes de données cliniques.

·  Participer aux cycles R&D du logiciel eHOP, en lien avec l’équipe d’ingénieur : prospective/prototypage, évaluation, conception et développements, transfert industriel

·  Valoriser les travaux au travers de publications scientifiques dans des journaux et des conférences de références. 

·   Participer aux réponses d’appel d’offre recherche

Profil :

Diplômé(e) de l’enseignement supérieur (bac +5 et/ou doctorat)

Background en mathématique, statistiques, apprentissage automatique/profond. Capacité à conduire des études expérimentales, écriture scientifique, ainsi qu’en présentation et communication. Forte expérience en programmation et gestion de bases de données (relationnelles et noSQL). Excellente maîtrise de l’écosystème Big Data (Hadoop, Spark), traitements batch et/ou streaming. Expertise d’au moins un langage parmi python, java, scala, R.

Capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire.

 

Environnement scientifique et technique

  • Lieu : Centre des Données Clinique du CHU de Rennes
  • Applications : recherche clinique, épidémiologie, pharmacovigilance, études médico-économiques, médecine 4P, systèmes d’aide à la décision
  • Thèmes de recherche : big data en santé, intégration et fouille de données, interopérabilité́ et sémantique, machine/deep learning
  • Technologies : java, php, R, Python, Spark, oracle, BDD nosql.

Contrat de 12 mois (renouvelable) à Rennes

 

Envoyer CV et lettre de motivation à marc.cuggia@univ-rennes1.fr 


Mots-clés
big data; data mining; deep learning; machine learning; medical
Établissement
Laboratoire INserm Traitement du Signal et de l'Image
35000 Rennes  
Site Web
http://healthdatascience.org/
Date de début souhaitée
01/03/2017
Langues obligatoires
Français
Type de contrat
CDD
Type de poste
Ingénieur; Postdoc
Informations de contact

Marc Cuggia marc.cuggia@univ-rennes1.fr