Stage - Ingénieur Data Science H/F - Création D'un Chatbot Scientifique

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Descriptif du poste

Société : Sim&Cure
Catégorie : Stage
Filiere : IT/Etudes, développement et intégration
Lieu : Hérault (Occitanie)

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Mission

A propos de Sim&Cure  Fondée en 2014 et située dans le dynamique écosystème des technologies médicales à Montpellier, en France, Sim&Cure est une start-up numérique axée sur l'amélioration des traitements neurovasculaires des anévrismes cérébraux avec une suite logicielle propriétaire (dispositif médical de classe IIa avec marquage CE et FDA 510k), qui a déjà été utilisée pour traiter plus de 10000+ patients dans 500 hôpitaux. Sim&Cure a remporté le prestigieux concours national i-Lab deux fois en 2014 et 2015, et est soutenu par les fonds IT-Translation et Elaia. Elle a établi des collaborations scientifiques et cliniques avec des laboratoires de premier plan dans le monde entier. Sim&Cure a ouvert une filiale aux États-Unis (NY) en juillet 2019. La société emploie près de 65 personnes actuellement.  Profil  En fin de formation type ingénieur ou universitaire en science des données, les challenges liés à l’Intelligence Artificielle dans le monde médical vous motivent : chez Sim&Cure vous rejoindrez une entreprise innovante qui valorise la prise de décision.  Environnement  Plongé(e) dans un environnement tourné vers la pratique clinique, vous serez intégré(e) à la division « Data Science». Dans les missions qui vous seront confiées, vous devrez respecter la politique qualité mise en place au sein de la start-up.  Mission  La mission principale du stage sera de concevoir et d’évaluer les performances d’un agent conversationnel (a.k.a. chatbot) construit à partir d’un corpus d’articles scientifiques. Le stage s’articulera en 5 parties :  1. Prise en main de la problématique étudiée  2. Analyse de l’existant et identification des stratégies pertinentes  3. Mise au point d’un protocole expérimental  4. Implémentation des stratégies retenues  5. Rédaction d’un rapport de synthèse des performances  Must have :  Connaissance des architectures classiques de Deep Learning pour le NLP (e.g., mécanisme d’attention, transformers)  Très bon niveau en programmation Python et librairies de NLP associées (Spacy, NLTK)  Curiosité et rigueur  Nice to have :  Expérience autour de la mise en place d’un chatbot (avec LangChain par exemple)  Expérience autour des graphes de connaissance : création, interrogation, évaluation 

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Informations

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