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Data Scientist NLP — santé fédérée
Owkin
Cette annonce est pensée pour les profils IA : compétences et outils clairs pour savoir si le poste correspond avant de postuler — et pour réduire les mauvais matchs au screening.
4 compétences 1 outil
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Type d’emploi
Lieu de travail Hybrid
Localisation 14 Rue Charlot, Paris, IDF 75003, France · Hybrid
Rémunération EUR 60k–80k/year + BSPCE Niveau d’expérience Avantages Mission santé, RGPD-by-design, hybrid Paris 3e. Comment postuler NLP clinique ou NER sur données sensibles avec garde-fous.
Publiée le 6 janv. 2027 Owkin is hiring a Senior Data Scientist NLP — santé fédérée on the Clinical NLP team (Hybrid · Paris, France). This is a hands-on role in NLP & language AI —not a generic “AI enthusiast” post.
You will own language understanding, generation, and quality metrics end to end: problem framing, offline evaluation, safe rollout, and iteration from production signals. Success is measured with clear metrics (quality, latency, cost, or business KPIs)—not slide decks alone.
Owkin applique le federated learning et le NLP clinique pour la recherche en oncologie et maladies chroniques.
Data Scientist NLP santé (hybride Paris 3e) : modèles sur données cliniques sensibles, RGPD-by-design et collaboration hôpitaux partenaires.
À propos de Owkin
Scale-up française IA santé ; partenariats pharma et académiques. Approche privacy-preserving et validation réglementaire. Équipes Paris, NYC et remote Europe. Missions
Fine-tuner modèles NLP/NER sur corpus médicaux anonymisés. Concevoir protocoles eval avec cliniciens. Documenter traçabilité pour audits qualité. Stack & environnement
Python, PyTorch, Hugging Face, Docker, workflows HDS. Hybride Paris 3e. Profil recherché
4+ ans NLP ; expérience santé ou données sensibles fort plus. Éligibilité travail en France. Python
Production Python for data pipelines, model code, APIs, and automated tests—not notebook-only workflows.
PyTorch
Training and inference with PyTorch: reproducible experiments, checkpointing, and deployment-minded exports.
NLP
Text pipelines: tokenization, fine-tuning, evaluation, and guardrails for user-facing language features.
Machine Learning
Practical Machine Learning experience applied to language understanding, generation, and quality metrics in production or rigorous pilots.
✓ You can show evidence in your application: NLP clinique ou NER sur données sensibles avec garde-fous. ✓ Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, NLP, Machine Learning, and Docker. ✓ You have owned language understanding, generation, and quality metrics in production: debugging live issues, running postmortems, and iterating from real user or business signals. ✓ You are comfortable with the hybrid rhythm (Hybrid · Paris, France)—onsite collaboration when it matters, deep work when remote. ✓ You explain trade-offs (quality, cost, latency, safety) in plain language—with numbers or examples, not buzzwords. ✓ You read the full listing (comp: EUR 60k–80k/year + BSPCE, benefits in At a glance) and your expectations align. Ce que l’employeur demande
NLP clinique ou NER sur données sensibles avec garde-fous.
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Intitulé
Data Scientist NLP — santé fédérée
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