Ingénieur Apprentissage Automatique - Data Engineer H/F

INSERM - Délégation Régionale Paris 11

Missionprincipale :
Le/la titulaire du poste met en oeuvre en production courante le codage des causes de décès enintégrant, parmi les modalités de codage, des outils d'intelligence artificielle et participe à
l'évolution du système d'information. Ces outils fondés sur de l'apprentissage profond et dutraitement automatique des langues améliorent la qualité et la rapidité de codage automatique.
Ils seront adaptés pour tenir compte du prochain changement de nomenclature (passage de laCIM 10 à la CIM 11) et de façon à satisfaire les délais réglementaires de diffusion de la base.
Le poste se situe dans le pôle production des données du CépiDc, dans l'équipe automatisation,sous la responsabilité de la cheffe d'équipe, et en étroite collaboration avec la data scientist
senior. La/le candidat(e) sera prêt à travailler en collaboration avec le reste de l'équipemultidisciplinaire des experts métiers de la production (codeurs, nosologistes, responsables deproduction, ...), les statisticiens du CépiDc et sera partie prenante dans l'écosystème formé avecles partenaires de recherche et développement (médecins spécialisés en informatique médicale
et data scientists, de l'AP-HP, Lisn-Cnrs, Insee, Santé publique France, Inserm).
Il/Elle bénéficie d'un accès à des ressources de calcul (GPU) permettant de concevoir, entraîner,
tester des modèles et de prédire.

Activitésprincipales
- Mettre en production, maintenir, monitorer et valider une chaîne de traitements de donnéestextuelles comprenant des prédicteurs de type réseaux de neurones (transformers) pouraider/automatiser le codage du texte libre des certificats de décès dans la CIM (annotation,training/fine-tuning, monitoring).
- Mettre en production le ciblage des certificats à allouer aux différentes modalités de codage(automatique, IA, manuel), évaluer l'amélioration continue du codage automatique (en tauxde codage et en qualité) en vue d'une boucle d'apprentissage continue (on line) à partir dela validation/correction des codeurs des propositions de l'algorithme.
- Adapter de l'architecture du modèle et feature engineering en vue d'améliorer la classificationdes causes, en adéquation avec la finalité statistique du traitement et les bonnes pratiques.
- Participer à l'internationalisation de ces méthodes en lien avec les instances représentativesfrançaises à l'OMS et au sein de l'Europe.
- Assurer une veille scientifique sur les modèles et les algorithmes à l'état de l'art dans le domaine.

- Participer activement à des groupes d'échanges de bonnes pratiques existants ou àconstruire regroupant datascientists, statisticiens et chercheurs en épidémiologie etinformatique (Insee, DREES, Inserm, Inria,...) autour de l'usage de l'IA/TAL sur ces
thématiques.

Connaissances

- Apprentissage automatique, traitement automatique des langues, deep learning, science des données
- Maîtrise de l'ensemble des étapes allant du développement à la mise en production
- Maîtrise des environnements.