Alternant(e) Ingénieur Data & Intelligence Artificielle

À propos de nous

Le Centre Hospitalier de Grasse recherche un(e) alternant(e) Ingénieur Data & Intelligence Artificielle.

Le Centre Hospitalier de Grasse est un établissement public important de santé sur le territoire des Alpes-Maritimes et est idéalement situé en accès direct de la pénétrante Cannes-Grasse. Il est composé de 3 sites hospitaliers qui permettent une gestion de proximité. Il possède une capacité d’accueil de 545 lits et emploie près de 1 500 personnes. De nombreux avantages pour les hospitaliers : places en crèche, logements, salle de sport, actions gratuites de bien-être, cadre de vie favorable.

Mission

Sous la responsabilité de son tuteur, l’alternant(e) contribue à la conception, au prototypage et à la mise en œuvre de solutions d’intelligence artificielle hébergées localement et à la structuration sécurisée des données de santé de l’établissement, dans le strict respect du RGPD, du secret médical et des référentiels de sécurité applicables aux établissements de santé.

Axe 1 – Structuration et sécurisation des données de santé (EDS)

• Cartographier les sources de données (DPI, PMSI, laboratoire, imagerie, RH, logistique) et en documenter les flux.

• Contribuer à la définition d’une architecture d’Entrepôt de Données de Santé (EDS) local et à l’étude d’un modèle de données standardisé (ex. OMOP).

• Développer des chaînes d’extraction, de transformation et de chargement (ETL), de qualité et de pseudonymisation/anonymisation des données.

• Participer à la documentation réglementaire : registre des traitements, analyses d’impact (AIPD), habilitations et traçabilité des accès.

Axe 2 – Projets d’intelligence artificielle (LLM en local)

• Réaliser une veille et un benchmark des modèles de langage open source et des solutions d’hébergement on-premise (sans exposition des données à l’extérieur).

• Participer à la mise en place d’une plateforme d’inférence locale (sélection du modèle, dimensionnement, déploiement, supervision).

• Cas d’usage « Synthèse médicale » : prototyper un assistant de synthèse de dossiers / comptes rendus, construire les jeux de test, évaluer la qualité avec les médecins référents (pertinence, hallucinations, traçabilité).

• Cas d’usage « Aide à la planification » : contribuer au projet en appui de la DRH et de l’encadrement (analyse des besoins, modélisation des contraintes, prototype d’aide à la décision).

• Mettre en œuvre des techniques de RAG (indexation documentaire, recherche sémantique) et de prompt engineering adapté au contexte hospitalier.

Activités :

- Recueillir et formaliser les besoins des utilisateurs lors d'entretiens et d'ateliers.

- Extraire, nettoyer, contrôler la qualité, anonymiser/pseudonymiser et documenter les jeux de données issus des applications métiers (DPI, PMSI, RH…).

- Développer, tester et maintenir les scripts et traitements de données (Python, SQL, ETL) dans les environnements de test.

- Installer, configurer et superviser les composants de la plateforme d'IA locale (modèles, conteneurs, serveur d'inférence, base vectorielle).

- Concevoir les prototypes, les jeux de test et les grilles d'évaluation, puis analyser les résultats avec les référents métiers.

- Assurer une veille technologique et réglementaire sur l'IA en santé (modèles open source, RGPD, AI Act, recommandations HAS/CNIL).

- Rédiger la documentation technique et fonctionnelle, les procédures d'exploitation et les supports utilisateurs.

- Préparer et présenter l'avancement des travaux en comité projet.

- Participer ponctuellement aux autres projets du service en lien avec la donnée.

Profil

TITRES, DIPLÔMES OU NIVEAU : DE FORMATION SCIENTIFIQUE – CYCLE D’INGENIEUR EN ALTERANCE (1ERE ANNEE OU +) SPECIALITE INFORMATIQUE, DATA SCIENCE, INTELLIGENCE ARTIFICIELLE OU NUMERIQUE EN SANTE

CONNAISSANCES SPÉCIFIQUES :

- Python et écosystème data (pandas, scikit-learn, PyTorch / Hugging Face)

- SQL et bases de données relationnelles ; notions d’entrepôt de données et d’ETL

- Fondamentaux du machine learning et des LLM (RAG, embeddings, évaluation)

- Notions de Linux, conteneurisation (Docker) et virtualisation

- Sensibilité au RGPD, à la sécurité des SI et, idéalement, aux données de santé

QUALITÉS PROFESSIONNELLES :

- Analyser un besoin métier et le traduire en solution technique

- Prototyper, tester et documenter une solution

- Manipuler, nettoyer et fiabiliser des données hétérogènes

- Rendre compte et vulgariser auprès d’interlocuteurs non techniques

- Rigueur, curiosité et autonomie progressive

- Discrétion professionnelle et respect absolu du secret médical

- Sens du travail en équipe

Conditions particulières d'exercice : Travail sur écran, Déplacements dans les services, Secret professionnel, Risque infectieux

Horaires : 35 h 00, du lundi au vendredi