Machine Learning Engineer

Lifen; Paris; Hybrid; EUR 40,000 - 60,000; Full time

Benefits offered by this job

Rythme hybride : 2 jours/semaine au bureau

Carte Swile

Mutuelle santé

BSPCE pour tous les Lifeners

80% du congé maternité pris en charge

Job summary

Une entreprise innovante à Paris recherche un Ingénieur en Machine Learning pour optimiser et maintenir des modèles. Vous travaillerez sur des algorithmes et l'infrastructure ML en collaborant avec des équipes multidisciplinaires. Le candidat idéal a une formation d'ingénieur et une expérience en deep learning. Un rythme de travail hybride est proposé.

Qualifications

• 1 à 2 ans d'expérience en deep learning.
• Expérience avec des LLMs et APIs.
• Savoir utiliser Git et Docker.

Responsibilities

• Adapter des algorithmes existants et concevoir des solutions.
• Maintenir la performance et la robustesse des modèles.
• Développer de nouvelles fonctionnalités pour l'infrastructure ML.

Skills

Python

Deep Learning (Pytorch, Tensorflow)

NLP

DevOps & Orchestration

Communication

Education

Diplôme d'une top école d'ingénieur

Tools

Docker

CI/CD

Kubeflow

Job description

Overview

Qui sommes-nous ? Lifen met l\'intelligence des données au service des soignants. Depuis 2015, nous transformons fondamentalement la façon dont les données médicales sont accessibles, structurées et partagées pour améliorer la qualité des soins.

Notre impact concret : 800+ établissements nous font déjà confiance; 150 000+ professionnels de santé gagnent du temps grâce à nos solutions; 40% des comptes rendus médicaux français passent par notre plateforme; des milliers d\'heures rendues aux soignants pour soigner. Avec le soutien de France 2030, nous accélérons la recherche contre le cancer en transformant par l\'IA des milliers de dossiers patients en données exploitables pour la recherche, aux côtés de Gustave Roussy. Aujourd\'hui, nous sommes 140 Lifeners partageant une mission commune : construire un monde en meilleure santé.

L\'équipe IA délivre plus d\'un million de prédictions quotidiennes en temps réel, alimentant notre produit phare Lifen Document qui transforme les échanges de comptes rendus médicaux entre praticiens en France.

Avec 6 années d\'expérience dans le traitement de données médicales, notre équipe de 5 ML Engineers et 1 Engineering Manager maîtrise l\'art de construire des modèles robustes et sécurisés qui accélèrent drastiquement les tâches administratives des professionnels de santé. De l\'extraction de layout à la pseudonymisation, en passant par le fine-tuning de LLM pour l\'extraction de données médicales et les algorithmes de NLP pour structurer les documents, nous couvrons toute la chaîne de traitement intelligent des données de santé.

Ce que tu feras chez nous

Chez Lifen, le Machine Learning couvre tout le cycle de vie des modèles: du POC à l’intégration dans notre stack, jusqu’à la mise en production et la maintenance, le tout avec des pratiques exemplaires de Software Engineering. Ici, tu écris du code qui tourne en production et pas seulement des expériences isolées dans des notebooks. Au quotidien, tu vas :

• Adapter des algorithmes existants à de nouveaux cas d’usage et concevoir des solutions quand c’est nécessaire
• Garantir la performance et la robustesse de nos modèles de base en assurant leur maintenance régulière, au service des besoins produit
• Faire évoluer notre infrastructure ML en développant de nouvelles fonctionnalités pour accélérer l’entraînement, le déploiement et l’évaluation des modèles

Bonus: tu collabores étroitement avec les équipes produit, data et plateforme pour livrer des modèles fiables, mesurables et faciles à opérer.

Ce que nous recherchons

• Tu es diplômé d\'une top école d\'ingénieur, d\'informatique ou de sciences appliquées
• Software Engineering: tu possèdes un état d\'esprit software engineer et une maîtrise de Python et de l\'écosystème (uv, Mypy, FastAPI, Pydantic...)
• Machine Learning: tu as 1 à 2 ans d\'expérience d\'entrainement de modèles de deep learning (Pytorch, Huggingface, Tensorflow, Keras, ...) et de l\'expérience avec des LLMs (APIs, fine-tuning...)
• DevOps & Orchestration : Tu es à l\'aise avec les concepts de production & d\'intégration continue (Git, Docker, CI/CD, Monitoring, etc.) et de pipelines (Kubeflow, Airflow, etc.)
• Tu disposes déjà d\'une première expérience dans le déploiement de pipelines d\'apprentissage automatique dans des contextes de production, de la collecte de données à l\'évaluation de modèles
• Tu as une bonne connaissance du NLP, qui va du fonctionnement des modèles classiques aux dernières publications du domaine
• Excellentes capacités de communication, autonomie, adaptabilité, souci du détail et esprit d\'équipe
• Nous communiquons ensemble en français mais publions des papiers en anglais, donc les deux langues sont obligatoires!
• Si tu as connaissances dans le domaine de la santé, c\'est la cerise sur le gâteau

Nos avantages

• Rythme hybride : 2 jours/semaine au bureau + 3 semaines de full remote par an
• Carte Swile avec 9€/jour avec prise en charge par Lifen de 50%
• Mutuelle santé incluant médecine alternative et soutien en santé mentale prise en charge à 50%
• 30€/mois pour des concerts, abonnements Spotify etc
• BSPCE pour tous les Lifeners en CDI
• Prise en charge à 100% du congé maternité et parental - 5 jours enfants malades par an
• 1 offsite par semestre et par équipe - 1 offsite global Lifen par an - monthly d\'entreprise
• Politique de rémunération transparente et graduelle

Notre process de recrutement

• Premier échange RH avec Antoine, Talent Acquisition Manager (30 minutes)
• Entretien avec le manager ou un membre de l\'équipe (45 minutes)
• Cas pratique à préparer chez soi, puis restitution et discussion avec l\'équipe dans nos locaux (1 heure)
• Entretien final avec deux Lifeners d\'une autre équipe
• Prises de références

Soigner mieux en soignant ensemble, c\'est aussi agir avec bienveillance. À l\'image du secteur dans lequel nous évoluons, nous favorisons la diversité, l\'inclusion et l\'équité. Nous mettons en valeur vos compétences et votre savoir-faire, et bannissons toute forme de discrimination, qu\'elle soit sexuelle, religieuse ou politique.