Alternance Machine Learning Engineer / AI Research - Paris (F/H)

• Rechercher, qualifier et structurer des datasets scientifiques et médicaux : sommeil, signaux physiologiques, EEG/ECG/EMG, dermatologie, imagerie rétinienne, imagerie médicale.
• Construire les pipelines de préparation, nettoyage, normalisation et transformation des données.
• Identifier les biais, données manquantes, problèmes d'annotation et limites des datasets.
• Prototyper et entraîner des modèles de Machine Learning / Deep Learning, notamment en Computer Vision, séries temporelles et IA multimodale.
• Développer des modèles de classification, détection, segmentation, embeddings et architectures vision modernes.
• Travailler sur l'analyse de signaux physiologiques, la détection d'anomalies et les données longitudinales.
• Mettre en place des protocoles d'évaluation rigoureux : précision, recall, F1, AUROC, sensibilité, spécificité, calibration, faux positifs/négatifs.
• Garantir la reproductibilité des expérimentations et éviter les data leakages entre entraînement et validation.
• Participer au développement du pipeline ML : dataset • préparation • entraînement • validation • versioning • inférence • API • produit.
• Assurer une veille scientifique et transformer les publications pertinentes en expérimentations concrètes : paper • dataset • reproduction • benchmark • prototype.
• Identifier les premières indications médicales pertinentes selon la disponibilité des données, la qualité du ground truth, la faisabilité ML et le potentiel produit.
• Participer au développement de modèles appliqués au sommeil : séries temporelles, baselines individuelles, détection d'anomalies et tendances longitudinales.
• Collaborer avec les équipes produit et développement pour transformer les travaux de recherche en prototypes exploitables.

• Étudiant(e) en IA / Machine Learning / Data Science ou formation scientifique équivalente.
• Très bon niveau en Python et PyTorch.
• Solides bases en Machine Learning / Deep Learning.
• Expérience en Computer Vision particulièrement appréciée.
• Intérêt pour la recherche IA, les données médicales et/ou les séries temporelles.
• Profil très technique, curieux et autonome, avec des projets concrets idéalement visibles sur GitHub.

Rémunération selon niveau d'études + âge.

Formation prise en charge à 100 % par l'entreprise.