En un coup d'œil
- Missions: Construisez des modèles de santé précis et fiables pour améliorer les soins aux patients.
- Entreprise: Rejoignez Doctolib, un leader européen en santé-tech avec une culture collaborative.
- Avantages: Assurance santé gratuite, 25 jours de congés payés, et flexibilité de travail à distance.
- Autres infos: Environnement dynamique avec opportunités de croissance professionnelle.
- Pourquoi ce job: Contribuez à des projets qui impactent réellement la vie des patients et des professionnels de santé.
- Qualifications: Doctorat en apprentissage automatique ou expérience significative en recherche.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Nous recherchons un scientifique de la recherche pour rejoindre l'équipe Doctolab (Doctolib Clinical AI Research Lab). Votre mission est de construire des modèles précis, bien calibrés et cliniquement fiables de la santé des patients, appris à partir de données de santé à grande échelle. Le travail est à la fois fondamental et appliqué : vous publiez, et vos modèles atteignent des produits utilisés par des médecins et des patients.
Doctolib est utilisé par environ 450 000 professionnels de santé et 90 millions de personnes à travers l'Europe, et la recherche qui réussit dans le laboratoire peut être déployée à cette échelle.
Travailler chez Doctolib signifie contribuer à l'une des principales entreprises de santé numérique en Europe et voir votre travail améliorer les soins pour les patients et les praticiens.
Comment nous travaillons
Doctolab est un laboratoire de recherche en phase de création, donc les chercheurs ont une réelle influence sur sa direction et ses priorités. Nous travaillons en étroite collaboration avec les équipes de science des données et de produit, et nous restons proches des données.
Nous attendons des chercheurs qu'ils expliquent pourquoi une question est importante, pas seulement pourquoi elle est ouverte. Les projets sont choisis en fonction de l'ambition scientifique et de ce qu'ils changent pour les patients et les praticiens. Le travail convient aux chercheurs qui souhaitent voir leurs résultats utilisés.
Les questions que nous soulevons sont des problèmes ouverts en apprentissage automatique : modèles du monde qui prédisent les conséquences d'une action, calibration et incertitude, inférence causale à partir de données d'observation, modélisation de séquences multimodales, orchestration entre les capacités des modèles. Les résultats sur ces questions sont valables au-delà des soins de santé.
Nous sommes en bonne position pour travailler sur ces questions : nous avons les données nécessaires pour apprendre un modèle du monde, un cas d'utilisation clinique qui définit le succès, et le chemin d'ingénierie pour le mettre devant les praticiens et les patients et apprendre de ce qui revient.
Ce que vous ferez
Vos responsabilités incluent, mais ne se limitent pas à :
- Construire un modèle du monde de la santé des patients : comment un état de santé évolue au fil du temps et change en réponse aux soins, appris à partir de données d'observation avec les confondants pris en compte.
- Construire des méthodes d'évaluation qui testent la calibration, la robustesse, l'interprétabilité, la confidentialité et la généralisation en dehors de la distribution d'entraînement.
- Travailler avec les équipes de science des données et de produit pour transformer les résultats de recherche en fonctionnalités de qualité clinique.
- Publier dans des lieux de premier plan en apprentissage automatique et en informatique de la santé.
- Engager la communauté internationale de la santé et de l'apprentissage automatique à travers une collaboration ouverte : défis de données, benchmarks partagés et publications open-source.
- Aider à définir l'agenda de recherche du laboratoire et sa relation de travail avec le reste de l'entreprise.
Qui vous êtes
Vous serez un excellent candidat si vous :
- Avez un doctorat en apprentissage automatique, statistiques, informatique ou un domaine connexe, ou un master avec une expérience de recherche significative.
- Avez des compétences dans un ou plusieurs domaines : apprentissage de représentation et apprentissage auto-supervisé ; grands modèles de langage et modélisation multimodale ; inférence causale et découverte causale à partir de données d'observation ; modélisation temporelle et dynamique ; calibration et quantification de l'incertitude ; systèmes agentiques et orchestration ; évaluation et benchmarking ; audit de la confidentialité des modèles d'apprentissage automatique.
- Avez des publications en tant que premier auteur dans des lieux de premier plan tels que NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP, ou des lieux comparables en informatique médicale.
- Avez dirigé votre propre recherche, depuis le choix de la question jusqu'à la publication du résultat.
- Êtes compétent en Python et dans un cadre d'apprentissage profond tel que PyTorch, et avez formé des modèles vous-même.
- Êtes à l'aise pour travailler avec des données réelles grandes et imparfaites.
- Pouvez expliquer pourquoi une question de recherche est importante, scientifiquement et pour les patients ou les praticiens.
- Êtes fluent en anglais, la langue de travail du laboratoire.
Il serait fantastique si vous :
- Avez de l'expérience avec des données de santé ou médicales, des textes cliniques ou des dossiers de santé électroniques.
- Avez amené des modèles de recherche en production, ou travaillé aux côtés d'équipes produit.
- Avez publié du code open-source, des benchmarks ou des ensembles de données.
Ce que nous offrons
Assurance santé complète gratuite (package de base) pour vous et vos enfants.
25 jours de congés payés par an, plus jusqu'à 14 jours de RTT.
Services de santé mentale et de coaching gratuits via notre partenaire Moka.care.
Travail à l'étranger pendant jusqu'à 10 jours par an grâce à notre politique de jours de flexibilité.
Chèques-repas (carte Swile) d'une valeur de 8,50 € par jour de travail, dont 4,50 € couverts par Doctolib.
Une subvention du comité d'entreprise pour rembourser une partie de l'adhésion à un club sportif ou à un cours créatif.
Remboursement de 50 % de votre abonnement de transport public.
Programme ParentCare : profitez d'une couverture salariale complète (100 %) pendant votre premier mois de congé de naissance et de 75 % pendant le deuxième, couvert par Doctolib.
Inscription au plan de partage de valeur à long terme des employés de Doctolib appelé DoctoGrowth.
Pour les aidants et les travailleurs handicapés, un package incluant une adaptation de la politique de télétravail, des jours supplémentaires de congé pour raisons médicales et un soutien psychologique.
Soutien à la relocalisation en cas de mobilité internationale.
Accès aux meilleurs outils d'IA pour le codage, le développement et une formation dédiée.
Notre processus d'entretien
Entretien avec le recruteur.
Un ou plusieurs entretiens sur le parcours de recherche.
Entretien technique / de résolution de problèmes.
Entretien comportemental.
Au moins une vérification de référence.
Nous voulons que votre expérience soit claire, respectueuse et transparente. En savoir plus sur notre processus de recrutement sur notre page d'expérience candidat.
Détails du poste
Poste permanent, temps plein, Paris, France, configuration de travail hybride (jusqu'à 2 jours de télétravail par semaine), date de début : dès que possible.
Nous accueillons tout le monde
Chez Doctolib, nous nous engageons à améliorer l'accès aux soins de santé pour tous. Cela se traduit par notre processus de recrutement. Nous évaluons les candidats uniquement sur la base de leurs qualifications et de leur motivation, sans aucune forme de discrimination.
Plus les idées diverses sont entendues, plus notre produit améliorera véritablement les soins de santé pour tous. Vous êtes le bienvenu pour postuler chez Doctolib, quelle que soit votre identité de genre, religion, âge, orientation sexuelle, ethnicité ou handicap.
Pour garantir l'égalité des chances, nous vous invitons à exclure les informations personnelles (par exemple, photos, âge) de vos candidatures. Si vous avez besoin d'un aménagement, veuillez nous le faire savoir pour obtenir un soutien pendant le processus de recrutement.
Rejoignez-nous pour construire les soins de santé dont nous rêvons tous !
Votre vie privée des données
Toutes les informations fournies sont traitées par Doctolib pour la gestion des candidatures. Pour les détails sur le traitement des données, cliquez ici. Veuillez contacter hr.dataprivacy(at)doctolib.com pour toute question ou pour exercer vos droits.
Research Scientist in Paris employeur : Doctolib
Doctolib est un employeur exceptionnel qui valorise l'autonomie et la passion de ses collaborateurs. Avec une culture d'entreprise axée sur l'innovation et le bien-être, vous bénéficierez d'une mutuelle prise en charge, de 25 jours de congés et d'un programme d'intégration complet pour favoriser votre développement professionnel. Rejoindre Doctolib, c'est contribuer à améliorer le quotidien des soignants tout en évoluant dans un environnement dynamique et stimulant.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Research Scientist in Paris
✨Connecte-toi avec des chercheurs et des professionnels
Les réseaux sociaux académiques comme ResearchGate ou Academia.edu sont parfaits pour établir des connexions. N'hésite pas à interagir avec des publications de chercheurs qui t'inspirent, ça pourrait mener à des opportunités au sein d'équipes de recherche comme celles de Doctolib.
✨Participe à des conférences et des séminaires
Les événements académiques sont des occasions en or pour rencontrer des experts du domaine. Si tu as l'occasion de présenter ton travail, fais-le ! C'est une superbe façon de te faire remarquer et d’augmenter ta visibilité auprès de potentiels employeurs, notamment dans le secteur de la recherche scientifique.
✨Reste informé sur les nouvelles publications
Abonne-toi à des revues scientifiques qui publient des études dans ton domaine d'intérêt. La connaissance des dernières avancées te permettra non seulement de briller lors des entretiens, mais aussi de discuter des tendances qui intéressent Doctolib.
✨Postule directement sur notre site web
N'oublie pas de consulter notre site pour les offres d'emploi chez Doctolib. Souvent, des postes intéressants ne sont pas publiés ailleurs. Être proactif et t'inscrire dès que quelque chose d'intéressant apparaît peut vraiment faire la différence dans ta recherche.
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Research Scientist in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Dans le domaine de la recherche scientifique, on adore voir des compétences techniques précises. N’hésite pas à détailler tes expériences en laboratoire, les méthodologies que tu maîtrises et les outils analytiques que tu utilises. Des compétences en informatique comme la gestion de données ou la modélisation peuvent aussi faire la différence !
Valorise tes publications:Si tu as déjà publié des articles ou présenté des travaux lors de conférences, assure-toi de les mettre en avant ! Inclure des liens vers tes publications ou ton portfolio scientifique dans ton CV peut vraiment t'aider à te démarquer auprès de Doctolib.
Sois clair sur tes motivations:Étant donné que c'est un poste à temps plein, explique pourquoi tu souhaites rejoindre Doctolib en particulier et comment cela s'inscrit dans ton parcours. Montre que tu es passionné par la recherche et que tu as des idées sur comment contribuer aux projets en cours !
Format professionnel mais accessible:Dans ta candidature, utilise un format clair et accessible. Évite le jargon trop complexe mais n'hésite pas à montrer ta rigueur scientifique. Un bon équilibre entre professionnalisme et une approche compréhensible peut faire toute la différence pour Doctolib.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Doctolib
✨Prépare ta littérature scientifique !
On doit être au top sur les dernières avancées dans ton domaine. Assure-toi de bien comprendre les articles récents publiés et sois prêt à discuter de leur impact lors de l'entretien, surtout ceux qui concernent Doctolib.
✨Pratique les questions techniques
Les entretiens dans la recherche scientifique peuvent inclure des questions techniques et méthodologiques. Prépare-toi à expliquer tes méthodes de recherche précédentes et à discuter des outils que tu sais utiliser, comme les logiciels de modélisation ou d'analyse de données.
✨Mets en avant tes projets de recherche
Comme on cherche à savoir comment tu te démarques, prépare un portfolio qui présente tes projets scientifiques. Ça peut inclure des publications, des présentations à des conférences ou même des posters. Ça montre ta capacité à contribuer à Doctolib dès le départ !
✨Montre ta passion pour l'innovation
Dans le monde de la recherche scientifique, l'innovation est essentielle. Prépare des exemples concrets où tu as eu des idées originales dans tes travaux. Parles-en avec enthousiasme pour vraiment convaincre les recruteurs que tu es la personne qu'il leur faut.
