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doctolib
Страна
Франция
InternГибридПолная занятость

NLP / AI Research Intern (x/f/m)

ИИОценка ИИ

Отличная позиция для старта карьеры в AI Research: работа в топовом медтех-единороге в партнерстве с государственным исследовательским институтом (LISN). Высокая социальная значимость, публикация в open-source и структурированная программа адаптации делают вакансию очень привлекательной.

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Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Средний уровень сложности для стажера: требуется уверенное владение Python, знание современных LLM и академический подход к исследованиям. Процесс включает технический тест Codingame и три этапа интервью, включая академическую панель с LISN.

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Анализ зарплаты

Медиана1 450 €
Рынок1 200 € – 1 700 €
ИИОценка ИИ

Для стажировок уровня M2 в Париже в сфере Data Science/AI рыночная компенсация обычно составляет от 1200 до 1700 евро в месяц. Предложение Doctolib, дополненное бонусами в виде питания и транспорта, соответствует верхнему сегменту рынка для исследовательских стажировок.

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Описание вакансии

Vos missions

Doctolib développe des solutions innovantes pour améliorer l'accès aux soins et la qualité de vie des professionnels de santé. Dans le cadre de notre engagement pour une intelligence artificielle responsable, nous recherchons un.e stagiaire M2 pour évaluer les biais dans un système de dialogue en pédiatrie par l'analyse des conversations entre l'IA et les patients.

En collaboration avec les data scientists de Doctolib et les chercheurs du LISN (Université Paris-Saclay), vous contribuerez à garantir l'équité et la fiabilité de nos solutions d'IA appliquées à la santé. L'un des objectifs clés de ce stage sera la création d'un jeu de données annoté et anonymisé qui sera publié en open-source. Ce stage de 5 mois vous permettra de travailler sur un projet à fort impact sociétal, à l'intersection du traitement automatique des langues, de la santé et de l'éthique de l'IA.

Vos responsabilités incluent, mais ne sont pas limitées à :

  • Réaliser une revue de la littérature sur les méthodes d'évaluation des biais dans les modèles de langue appliqués à la santé
  • Analyser un corpus de dialogues anonymisés entre le système d’IA et les parents/patients en pédiatrie pour identifier les biais potentiels
  • Définir et mettre en œuvre un schéma d'annotation pour caractériser les biais identifiés
  • Construire un cadre d'évaluation s'appuyant sur une évaluation désagrégée par caractéristiques démographiques
  • Appliquer ce cadre au système de dialogue et comparer les résultats avec d'autres modèles auto-régressifs

Les qualités attendues

Avant de poursuivre votre lecture, si vous n'avez pas le profil exact décrit ci-dessous, mais que vous pensez que cette description de poste correspond à vos compétences et à vos aspirations, nous vous encourageons tout de même à postuler.

Vous pourrez être le prochain membre de notre équipe si vous :

  • Maîtrisez Python et l'écosystème de traitement des données (pandas, scikit-learn)
  • Êtes familier avec les modèles de langue et les bibliothèques associées (HuggingFace Transformers, vLLM ou équivalent)
  • Possédez d'excellentes capacités de rédaction scientifique en français et en anglais
  • Êtes en fin de Master 2 (professionnel ou recherche) ou d'école d'ingénieur
  • Démontrez un intérêt pour les questions d'équité et de biais en intelligence artificielle

Ce serait fantastique si :

  • Vous avez des connaissances en traitement automatique des langues, notamment en évaluation de modèles
  • Vous possédez une expérience avec des cadres d'évaluation (benchmarks, métriques)
  • Vous avez une sensibilité au domaine médical ou de la santé

Notre offre

  • Des tickets restaurant d'une valeur de 8,5 € par jour, dont 4,5 € pris en charge par Doctolib
  • Un programme d'intégration complet de 3 mois incluant la Doctolib Academy et diverses formations (langues, soft skills, compétences techniques)
  • Une subvention du comité d'entreprise pour le remboursement partiel d'adhésions à des activités sportives ou de loisirs
  • Un remboursement à 50% de l'abonnement aux transports en commun

Le processus de recrutement

  • Codingame en ligne
  • Entretien avec notre Talent Recruiter (30 minutes)
  • Entretien avec Nicolas, notre Principal Data Scientist (30 minutes)
  • Entretien avec LISN (60 minutes)

Détails du poste

  • Stage
  • Temps Plein
  • Levallois-Perret (Doctolib) et Orsay (LISN)
  • Prise de poste : dès que possible
  • Durée : 5 mois

Chez Doctolib, nous sommes convaincus que nous devons améliorer la santé pour tout le monde. Cela se reflète dans notre processus de recrutement. Nous évaluons les candidatures uniquement sur la base des qualifications et de la motivation, sans aucune forme de discrimination.

Plus les idées sont diverses, plus notre produit améliorera véritablement la santé pour tout le monde. Vous pouvez postuler chez Doctolib, quel que soit votre genre, religion, âge, orientation sexuelle, origine ethnique ou handicap.

Afin de garantir l'égalité des chances, nous vous invitons à exclure les informations personnelles (par exemple : photos, âge) de vos candidatures. Si vous avez besoin d'aménagements particuliers, merci de nous en informer pour que nous puissions adapter le processus de recrutement. Rejoignez-nous pour construire la santé dont nous rêvons tous !

Toutes les informations fournies sont traitées par Doctolib pour la gestion des candidatures. Pour plus de détails sur le traitement des données, cliquezici. Veuillez contacter hr.dataprivacy(at)doctolib.com pour toute question ou pour exercer vos droits.

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Навыки

  • Python
  • Pandas
  • Scikit-learn
  • HuggingFace Transformers
  • vLLM
  • NLP
  • Large Language Models
  • Data Science

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка понимания специфики проекта по анализу предвзятости.

Какие типы предвзятости (bias) наиболее критичны в контексте медицинских диалоговых систем для педиатрии?

Оценка технических навыков работы с современными инструментами NLP.

Как бы вы использовали библиотеку HuggingFace для оценки производительности модели на специфическом наборе данных?

Проверка методологического подхода к исследованию.

Опишите ваш подход к созданию схемы аннотации для выявления демографических смещений в текстовых данных.

Оценка понимания этики данных и анонимизации.

Какие методы анонимизации медицинских данных вы считаете наиболее эффективными перед публикацией датасета в open-source?

Проверка навыков анализа литературы.

Расскажите о недавней научной статье в области Fairness in AI, которая показалась вам наиболее значимой.

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