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Cette estimation de salaire pour le poste de Ingénieur en Traitement Automatique du Langage Tal 100% Etp - Centre de Données Cliniques H/F à Angers est calculée grâce à des offres similaires et aux données de l’INSEE.
Cette fourchette est variable selon expérience.
Salaire brut min
33 200 € / an 2 767 € / mois 18,24 € / heureSalaire brut estimé
41 200 € / an 3 433 € / mois 22,64 € / heureSalaire brut max
48 400 € / an 4 033 € / mois 26,59 € / heureCette information vous semble-t-elle utile ?
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Ingénieur en Traitement Automatique du Langage Tal 100% Etp - Centre de Données Cliniques H/F
Centre Hospitalier Universitaire d'Angers
- Angers - 49
- CDD
- Bac +2
- Bac +3, Bac +4
- Bac +5
- Santé • Social • Association
- Service public hospitalier
Détail du poste
CONTEXTE
Situé au coeur de la ville d'Angers et du Campus santé, le CHU d'Angers met en oeuvre et exploite un entrepôt de données de santé. En charge de l'exploitation de cet entrepôt, le CDC a pour objectifs de contribuer à l'amélioration des soins par l'analyse et la réutilisation des données médicales et leur mise à disposition des chercheurs cliniciens dans un cadre sécurisé et dans le respect de la réglementation. Le CDC intervient sur des projets de recherche régionaux et nationaux.
Pour le développement de cette activité, le Département Sciences de la Donnée de la Direction de la Recherche et Innovation du CHU d'Angers (DRI) recrute un ingénieur en traitement automatique du langage (TAL).
MISSIONS ET ACTIVITES
Développer et mettre en oeuvre des méthodes d'analyse et de modélisation pour exploiter le langage naturel et les données textuelles issues des comptes rendus (CR) et bases structurées, dans le but d'en extraire des concepts, et automatiser la compréhension des documents.
-Extraction et qualification de concepts à partir de textes et données structurées (ex. pathologies, traitements, observations).
-Enrichissement sémantique des données via des graphes de connaissances, lexiques métiers, embeddings ou ontologies médicales.
-Classification automatique de documents (machine learning, deep learning, LLM) selon des typologies définies.
-Préparation, nettoyage et annotation de corpus pour entraîner des modèles NLP (NER, text classification, relation extraction...).
-Évaluation et benchmark des modèles (Hugging Face, spaCy, modèles propriétaires, etc.).
-Data visualization et restitution claire des résultats auprès des équipes métier et recherche.
-Contribution aux études complexes mêlant texte, données structurées et raisonnement statistique.
Publiée le 26/01/2026 - Réf : 2025-2105776
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