Emploi, CDD

Data scientist / Ingénieur IA (F/H) - Projet HOMEOCARE : jumeau numérique pour la prise en charge personnalisée du sepsis en réanimation

Mission

Le projet sur lequel vous travaillerez vise à développer les briques logicielles et les modèles d’IA du futur jumeau numérique : consolidation des données de deux cohortes hospitalières, affectation probabiliste des patients à des clusters de trajectoires, génération de patients virtuels à partir des modèles physico-biologiques, puis entraînement et validation de modèles d’IA capables de reproduire la dynamique des biomarqueurs et d’estimer le pronostic. 

 

En tant que Data scientist / Ingénieur IA, vous : 

  • Consolidez et nettoyez les données des deux cohortes (biomarqueurs mesurés dans le temps, données cliniques) pour constituer un jeu de données unique, documenté et exploitable pour la modélisation. 
  • Appliquez l’algorithme de clustering de trajectoires existant sur les données consolidées, le faites évoluer si nécessaire et analysez les clusters obtenus avec les cliniciens. 
  • Développez une méthode d’affectation probabiliste d’un patient à un cluster à partir de son état courant, et livrez le programme Python correspondant. 
  • Contribuez à la calibration et aux tests des modèles physico-biologiques développés par les modélisateurs du LAGEPP (estimation des paramètres par cluster, métriques de performance). 
  • Générez des cohortes de patients virtuels par cluster à partir de ces modèles, avec des trajectoires réalistes et des enveloppes statistiques robustes. 
  • Concevez et entraînez un modèle séquentiel reproduisant la dynamique des biomarqueurs, rapide à exécuter sur GPU, ainsi qu’un modèle pronostique estimant la probabilité de rétablissement à partir de la trajectoire. 
  • Validez ces modèles sur des patients non vus à l’entraînement, en performance comme en temps de calcul, et documentez les résultats. 
  • Structurez le code selon les bonnes pratiques (versionnement, tests, reproductibilité) et préparez avec la Direction du Système Numérique des HCL le transfert de l’outil dans l’environnement hospitalier. 
Durée(s) :
+ de 6 mois
Durée souhaitée : 12 mois prolongeable selon les besoins du projet, soit toute la durée du projet.
Date limite de réponse :
13 novembre 2026

Pré-requis

Vous avez un diplôme de niveau Bac+5 (école d’ingénieurs ou master) en intelligence artificielle, mathématiques appliquées, statistiques ou data science, avec idéalement une expérience professionnelle dans l’un de ces domaines : modélisation, machine Learning ou data science. Vous avez impérativement de l’expérience validée dans le développement de modèles d’apprentissage automatique en Python sur des données réelles. 


Vous avez des connaissances approfondies en apprentissage automatique appliqué aux séries temporelles (modèles séquentiels, clustering de trajectoires, approches probabilistes) et vous pratiquez couramment un framework de deep learning tel que PyTorch, y compris pour l’entraînement sur GPU. 

Vous maîtrisez la préparation et le nettoyage de données hétérogènes (pandas, SQL) ainsi que les outils de développement collaboratif (git, tests, environnements reproductibles). Une expérience en modélisation dynamique (équations différentielles, estimation de paramètres, simulation) ou en apprentissage par renforcement serait appréciée, de même qu’une première expérience sur des données de santé. 

Vous avez un bon niveau en anglais, suffisant pour lire la littérature scientifique et rédiger des rapports ou des publications. 

Vous êtes rigoureux.se et autonome. Vous savez présenter vos résultats à des interlocuteurs non spécialistes, en particulier des médecins et des biologistes, et vous appréciez le travail en équipe pluridisciplinaire. 

Nom de l'organisme :
LAGEPP
Adresse :
Batiment CPE, Campus de La Doua
69100 - Villeurbanne
Mél :
melaz.tayakout@univ-lyon1.fr et samuel.le-goff@chu-lyon.fr