# Научный сотрудник (ж/м/д)
Задайте новый ритм здравоохранению!
Мы ищем научного сотрудника для присоединения к команде Doctolab (Doctolib Clinical AI Research Lab).
Ваша миссия — создавать точные, хорошо откалиброванные и клинически надежные модели здоровья пациентов, обученные на масштабных медицинских данных. Работа носит как фундаментальный, так и прикладной характер: вы публикуете результаты, а ваши модели внедряются в продукты, используемые врачами и пациентами. Doctolib используется около 450 000 медицинских специалистов и 90 миллионов человек по всей Европе, и исследования, успешные в лаборатории, могут быть развернуты в таком масштабе.
Работа в Doctolib означает вклад в одну из ведущих европейских компаний в области здравоохранения и технологий, а также возможность видеть, как ваша работа улучшает уход за пациентами и работу практикующих врачей.
Как мы работаем
Doctolab — это исследовательская лаборатория на этапе становления, поэтому исследователи имеют реальное влияние на её направление и приоритеты. Мы тесно сотрудничаем с командами дата-сайенс и продуктовой разработки и остаёмся близки к данным.
Мы ожидаем от исследователей объяснения, почему вопрос важен, а не только почему он открыт. Проекты выбираются исходя из научных амбиций и того, что они меняют для пациентов и практикующих врачей. Работа подходит исследователям, которые хотят видеть применение своих результатов.
Вопросы, которые мы поднимаем, — это открытые проблемы машинного обучения: модели мира, предсказывающие последствия действий, калибровка и неопределённость, причинно-следственный вывод из наблюдательных данных, мультимодальное моделирование последовательностей, оркестрация между возможностями моделей. Результаты по этим вопросам актуальны далеко за пределами здравоохранения. Мы находимся в сильной позиции для работы над ними: у нас есть данные для обучения модели мира, клинический кейс, определяющий успех, и инженерный путь для внедрения результатов перед практикующими врачами и пациентами и получения обратной связи.
Опыт работы с медицинскими или здравоохранительными данными является плюсом, но не обязателен. Мы рады как начинающим, так и опытным исследователям.
Что вы будете делать
Ваши обязанности включают, но не ограничиваются:
•Создавать модель мира здоровья пациента: как состояние здоровья меняется со временем и реагирует на лечение, обученную на наблюдательных данных с учётом смешивающих факторов
•Разрабатывать методы оценки, проверяющие калибровку, устойчивость, интерпретируемость, конфиденциальность и обобщаемость вне обучающего распределения
•Работать с командами дата-сайенс и продукта для превращения результатов исследований в клинические функции
•Публиковаться на ведущих конференциях по машинному обучению и медицинской информатике
•Вовлекать международное сообщество здравоохранения и машинного обучения через открытую коллаборацию: конкурсы данных, общие бенчмарки и открытые релизы
•Помогать определять исследовательскую повестку лаборатории и её рабочие отношения с остальной компанией
Кто вы
Прежде чем читать дальше: если у вас нет точного профиля, описанного ниже, но вы считаете, что это описание работы соответствует вашим навыкам, мы всё равно приглашаем вас подать заявку.
Вы отлично подойдёте, если вы:
•Имеете степень PhD в области машинного обучения, статистики, информатики или смежной области, либо степень магистра с значительным исследовательским опытом
•Обладаете глубокими знаниями в одной или нескольких из следующих областей: обучение представлений и самообучение; большие языковые модели и мультимодальное моделирование; причинно-следственный вывод и обнаружение причин из наблюдательных данных; временное и динамическое моделирование; калибровка и оценка неопределённости; агентные системы и оркестрация; оценка и бенчмаркинг; аудит конфиденциальности моделей машинного обучения
•Имеете публикации в качестве первого автора на ведущих конференциях, таких как NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP или сопоставимых мероприятиях по медицинской информатике
•Самостоятельно вели исследование — от выбора вопроса до публикации результата
•Владеете Python и одним из фреймворков глубокого обучения, например PyTorch, и самостоятельно обучали модели
•Комфортно работаете с большими и несовершенными реальными данными
•Можете объяснить, почему исследовательский вопрос важен с научной точки зрения и для пациентов или практикующих врачей
•Свободно владеете английским языком, рабочим языком лаборатории
Будет замечательно, если вы:
•Имеете опыт работы с медицинскими или здравоохранительными данными, клиническими текстами или электронными медицинскими картами
•Внедряли исследовательские модели в производство или работали в тесном сотрудничестве с продуктовыми командами
•Публиковали открытый исходный код, бенчмарки или наборы данных
Жизнь в Doctolib Tech
•Наши решения построены на единой полностью облачной платформе, поддерживающей веб- и мобильные интерфейсы, несколько языков и адаптированной к требованиям стран и медицинских специальностей.
•Наш стек включает Rails, TypeScript, Java, Python, Kotlin, Swift и React Native.
•Мы этично используем ИИ во всех наших продуктах, чтобы расширить возможности пациентов и медицинских специалистов.
Что мы предлагаем
•Бесплатное комплексное медицинское страхование (базовый пакет) для вас и ваших детей
•25 оплачиваемых отпускных дней в год, плюс до 14 дней RTT
•Бесплатные услуги по психическому здоровью и коучингу через нашего партнёра Moka.care
•Возможность работать из-за границы до 10 дней в году благодаря политике гибких дней
•Ланч-вокеры (карта Swile) стоимостью 8,50 € за рабочий день, из которых 4,50 € оплачивает Doctolib
•Субсидия от совета работников на частичное возмещение членства в спортивном клубе или творческом кружке
•50% возмещение стоимости проездного на общественный транспорт
•Программа ParentCare: полное покрытие зарплаты (100%) в первый месяц отпуска по рождению ребёнка и 75% во второй месяц, оплачиваемое Doctolib
•Включение в долгосрочную программу распределения стоимости компании для сотрудников DoctoGrowth
•Для опекунов и работников с инвалидностью пакет, включающий адаптацию политики удалённой работы, дополнительные выходные по медицинским причинам и психологическую поддержку
•Поддержка при релокации в случае международной мобильности
•Доступ к лучшим инструментам ИИ для кодирования, разработки и специализированного обучения
Наш процесс собеседования
•Собеседование с рекрутером
•Одно или несколько собеседований по исследовательскому опыту
•Техническое / решение задач собеседование
•Поведенческое собеседование
•Минимум одна проверка рекомендаций
Детали вакансии
•Постоянная позиция
•Полная занятость
•Париж, Франция
•Гибридный режим работы (до 2 дней удалённо в неделю)
•Дата начала: как можно скорее
