Accelerator- Digital Lead Data Scientist - All Gender

Location: Paryż

Praca zdalna: 2 dni zdalnej pracy, 3 dni pracy na miejscu

Dołącz do naszego innowacyjnego Zespołu Badań i Rozwoju Accelerator w Sanofi jako Data Scientist. W Sanofi jesteśmy zaangażowani w dostarczanie najnowszej generacji opieki zdrowotnej, która spełnia potrzeby pacjentów i klientów. Wykorzystaj dane i AI odpowiedzialnie, aby kwestionować status quo i rozwijać rozwiązania AI, które przyniosą korzyści pacjentom jutra. Twoja rola będzie polegała na prowadzeniu wdrażania rozwiązań AI/ML oraz zarządzaniu ich cyklem życia.

Główne obowiązki

• Definiowanie i udoskonalanie sposobu, w jaki Data Science przyspiesza cyfrowe produkty Sanofi, poprzez zrozumienie ścieżki pacjenta i dostosowanie interwencji w celu maksymalizacji korzyści dla pacjenta.
• Nawiązywanie współpracy z zewnętrznymi partnerami danych w celu oceny i budowania relacji umożliwiających pozyskiwanie i dostęp do rzeczywistych zasobów danych.
• Wykorzystanie analizy danych, wizualizacji, opowiadania historii i technologii do modelowania, definiowania i dostarczania produktów danych opartych na AI w celu przyspieszenia i optymalizacji badań i rozwoju.
• Efektywna praca z różnorodnymi źródłami danych, w tym danymi niestrukturalnymi, omiką, danymi z urządzeń noszonych, danymi obrazowymi, elektronicznymi kartotekami zdrowia, mediami społecznościowymi i danymi operacyjnymi.
• Tworzenie interaktywnych wizualizacji, prezentacji, publikacji, aplikacji internetowych, algorytmów predykcyjnych i API.
• Budowanie modeli, algorytmów, symulacji i ocen wydajności z wykorzystaniem najnowszych technologii uczenia maszynowego.
• Szkolenie i wspieranie członków zespołu w zakresie organizacji i analizy danych.

O Tobie

Doświadczenie

• Udokumentowane doświadczenie w tworzeniu wdrażalnego kodu i wdrażaniu modeli w zwinnych, produktowych środowiskach.
• Dosłowne zarządzanie zespołem i umiejętności w zakresie komunikacji.
• Doświadczenie w firmie z sektora opieki zdrowotnej jest dużym plusem.

Umiejętności miękkie

• Zdolność do współpracy z wieloma zespołami w celu osiągnięcia zgodności i wyników.
• Silne umiejętności analizy biznesowej, wizualizacji danych i opowiadania historii danych.

Umiejętności techniczne

• Biegłość w kluczowych językach nauki o danych (np. Python, R, Scala) oraz znajomość różnych systemów baz danych (np. SQL, NoSQL).
• Ekspertyza w pracy z wrażliwymi danymi w krytycznych środowiskach (opieka zdrowotna, obrona, itp.).
• Ekspert w zakresie analityki w obszarach takich jak uczenie nadzorowane, uczenie nienadzorowane, głębokie uczenie, uczenie przez wzmocnienie i inne.
• Komfort pracy w środowiskach chmurowych (np. AWS, GCP, Databricks).
• Praktyczne doświadczenie w modelowaniu AI/ML oraz solidne zrozumienie teoretycznych podstaw technologii AI/ML (CI/CD, Orchestration).
• Znajomość narzędzi Business Intelligence, takich jak Tableau, Power BI, Plotly.
• Doświadczenie z API na poziomie