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# Data-Scientist - H/F

- **Company:** CHU Grenoble Alpes
- **Location:** La Tronche, France (Remote available)
- **Contract:** Temporary contract
- **Skills:** Microsoft Windows, Artificial Intelligence, Unix, Databases, Data Cleansing, Elasticsearch, R (Programming Language), Python (Programming Language), Machine Learning, NoSQL, SQL Databases, Unstructured Data, Gitlab, Git, Search Engines, Wikis
- **Published:** September 12, 2026
- **Apply:** https://emploi.fhf.fr/emploi/490127

## About the Role

Titulaire d'un Diplôme Bac+5 ou d'une thèse en Data Science
Compétences techniques : Langages de programmation (Python, R, SQL, etc) Architectures NLP (prototypage et déploiement) et librairies de traitement associées Systèmes d'exploitation (Unix, Windows) Bases de données et gestion de bases de données (SQL et NoSQL) Connaissances sur les algorithmes de Machine Learning Connaissance des moteurs de recherche type ElasticSearch (indexation des textes) Outils collaboratifs GitLab, Wiki
Connaissances du monde de la Santé, de son organisation, de ses enjeux éthiques et réglementaires en termes d'information de Santé
Savoir-être : Autonomie, rigueur, organisation, aptitude à travailler en équipe, dynamisme Être force de proposition pour résoudre des problèmes techniques Capacité à recueillir de l'information auprès des investigateurs et leur équipe, porteurs de projets de recherche et à échanger avec les intervenants externes impliqués dans la mise en oeuvre de projets

## Description

Extraction et structuration des données
Concevoir et modéliser des jeux de données non structurées principalement (texte)
Déployer, valider et évaluer les algorithmes de NLP mis à disposition dans le cadre du projet PARTAGES
Définir des règles de gestion de nettoyage des données
Maîtriser la qualité des données tout au long de leur traitement, avec mise en qualité du jeu de données
Élaboration des algorithmes d'intelligence artificielle
Intégration, mise en oeuvre et qualification d'algorithmes de NLP pour exploiter des données de santé non structurées
Amélioration continue des modèles
Conception et mise en oeuvre de protocoles d'évaluation de la performance des modèles
Capitalisation et documentation des résultats et des méthodes d'évaluation de la qualité des modèles
Documentation/GIT
Industrialisation des modèles d'intelligence artificielle dans les applications
Industrialiser les modèles NLP afin de les utiliser sur d'autres projets
Prendre part aux vérifications lors des mises en production
Définir les règles de gestion pour la maintenance des modèles
Veille technologique sur les outils de data science
Effectuer une veille sur les nouvelles technologies et solutions logicielles de data science
Rechercher et expérimenter de nouvelles méthodes de modélisation et de data science


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