Accelerator - Digital Data Scientist - All Gender

Location: Париж

Віддалена робота: 2 дні віддаленої роботи, 3 дні в офісі

Приєднуйтесь до Sanofi та зробіть значний внесок у наступне покоління охорони здоров'я як Цифровий Дата Сайнтист у нашому R&D Accelerator. Використовуйте дані та можливості штучного інтелекту для розширення меж інновацій в охороні здоров'я. Станьте ключовим гравцем у впровадженні найсучасніших AI рішень, які визначать майбутнє догляду за пацієнтами.

• Співпрацювати з бізнес-командами для розуміння їхніх вимог і переведення їх у технічні специфікації.
• Застосовувати експертні знання в області машинного навчання, статистики, прогнозування та оптимізації для численних AI проектів і продуктів.
• Організовувати та аналізувати великі обсяги даних для розробки відповідних моделей даних, адаптованих до конкретних бізнес-випадків.
• Проектувати і розробляти моделі, алгоритми, симуляції та експерименти з використанням найсучасніших технологій машинного навчання.
• Виконувати завдання від експериментів з машинним навчанням до надання готових до виробництва моделей.
• Використовувати методи аналізу даних, візуалізації та розповіді для доставки AI-рішень на основі даних.
• Співпрацювати з розробниками, інженерами та командами MLOps для впровадження AI/ML рішень.

Досвід

• Розробка коду, придатного для впровадження, і розгортання моделей у середовищі з акцентом на продукцію та гнучкість.
• Доведений досвід застосування ML/глибокого навчання для вирішення проблем, пов'язаних з молекулами.
• Досвід роботи з великими даними, видобутком баз даних та масштабним віртуальним скануванням з використанням технік оптимізації.
• Експертиза у чутливих середовищах даних (охорона здоров'я, оборона тощо).
• Досвід у сфері охорони здоров'я є перевагою.

М'які навички

• Здатність працювати з множинними командами для досягнення узгодженості та результатів.
• Самомотивований і з сильною ініціативою.
• Виняткові навички вирішення проблем та критичного мислення.

Технічні навички

• Експертиза у бізнес-аналізі, візуалізації даних і розповідях на основі даних.
• Володіння основними мовами науки про дані (Python, R, Scala) та знайомство з різними системами баз даних (SQL, NoSQL).
• Знання в таких областях, як контрольоване та неконтрольоване навчання, глибоке навчання, навчання через підкріплення, прогнозування, байєсова статистика та оптимізація.
• Комфорт при роботі в хмарних та високопродуктивних обчислювальних середовищах (AWS, GCP, Databricks, Apache Spark).
• Практичний досвід у моделюванні AI/ML у поєднанні з міцним розумінням теоретичних основ AI/ML (CI/CD, Оркестрація).
• Володіння