Informations générales
Publié le 15 septembre 2026
CDI
Postuler Ouvre dans un nouvel ongletDescription
Salaire: 900
Nous construisons une plateforme qui transforme des documents d'évidence clinique en graphe de connaissances et génère des dossiers destinés aux payeurs (assureurs santé), avec traçabilité complète - de l'ingestion à la rédaction, en passant par le contrôle qualité et le suivi des mises à jour d'évidence.
Vous prendrez en charge l'ensemble du périmètre IA/ML et backend, en autonomie, du prototype jusqu'à la production. Le front-end est géré par une autre équipe.
Vos missions
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Concevoir des pipelines de parsing documentaire et d'extraction par LLM sur des rapports d'études cliniques et publications : segmentation, canonicalisation d'entités sur un graphe (avec une discipline de fusion stricte), détection terminologique.
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Implémenter la couche graphe de connaissances Neo4j : migrations de schéma, templates Cypher, serveur de requêtes MCP.
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Développer le backend FastAPI portant l'état des workflows, une projection Postgres avec réconciliation, et des agents LLM pour la rédaction et le contrôle qualité avec provenance vérifiable.
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Construire et maintenir le socle d'évaluation : jeux de données de référence (golden sets), métriques d'extraction, recalcul indépendant - chaque évolution est validée par la mesure, pas par la démo.
Profil recherché
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Python solide, expérience en ingénierie LLM en production (Azure OpenAI ou équivalent), extraction structurée, conception de prompts et d'agents, gestion de tests mock/réel.
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Bases de données graphe et Cypher.
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FastAPI ou équivalent, Postgres.
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Parsing documentaire (docx, pptx, PDF).
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Rigueur méthodologique sur l'évaluation.
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À l'aise pour prendre des décisions d'architecture en autonomie et les défendre à l'écrit.
Un plus
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MCP ou frameworks d'agents à appel d'outils (tool-calling).
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Recherche vectorielle et embeddings.
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Connaissance du domaine clinique ou HEOR/market access.
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Déploiement Docker mono-tenant.
Profil souhaité
Expérience
Débutant accepté
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Publié le 15 septembre 2026
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Collective.work

