About the job

Envie d’intégrer une jeune start-up qui veut améliorer la prise en charge des personnes souffrant d’acouphènes avec une solution innovante, à base de méthodes d’apprentissage automatique ?

Nous développons une plateforme pour aider les personnes qui souffrent d’acouphènes à trouver les prises en charges les plus adaptées à leurs profils de symptômes.

Rejoins-nous en tant que stagiaire en apprentissage automatique pour nous aider à améliorer nos méthodes de clustering des profils de symptômes et de recommandation pour notre application qui va vraiment améliorer le quotidien des utilisateurs !

Tes missions :

• Travailler à définir et raffiner des métriques de distances entre profils de symptômes similaires grâce à nos bases de données de questionnaires
• Enrichir le modèle grâce au Free Text issu de forums de discussions et de notre plateforme
• Déployer les modèles en continu et mesurer les effets positifs sur la qualité du service
• (optionel) possibilité de thèse de master & publication si cela te botte

Ton profil :

• Tu es formé.e et aguéri.e sur le développement d’algorithme de machine learning
• Tu es intéressé par le Natural Langage Processing et tu t’es potentiellement formé.e dessus
• Tu maîtrises Python et tu n’as pas de problèmes à manipuler une nouvelle bibliothèque par jour
• Tu es prêt.e à relever le défi de participer à la croissance d’une start-up à fort potentiel
• Tu songes à lancer ton propre projet dans le futur et tu veux apprendre comment fonctionne une startup et comment bien la gérer

Pourquoi nous ?

• Équipe passionnée et pluridisciplinaire (chercheur, data scientist, lead dev et mobile dev)
• Ton travail aura un impact mesurable sur la vie des personnes atteintes d’acouphènes
• Nous sommes des startuppers expérimentés

Modalités :

• Stage de fin d’étude (durée environ 6 mois))
• Bureau sur le campus de Grenoble (hébergé par le laboratoire LIG@IMAG)
• Télétravail partiel/dépendant des conditions sanitaires
• Salaire : 1100 euros par mois
• Début : Au plus vite

Please click here to apply.