Développeur principal en apprentissage machine

Rejoignez l'équipe THORASYS!: THORASYS Thoracic Medical Systems Inc. est une jeune entreprise de dispositifs médicaux basée dans le quartier MileEx de Montréal. Nous développons, fabriquons et commercialisons des dispositifs médicaux diagnostiques avancés qui intègrent des approches novatrices pour les tests de fonction pulmonaire afin d'aider au diagnostic et au suivi des maladies pulmonaires telles que l'asthme et la BPCO.

Nous lançons la prochaine génération de notre produit et cherchons donc à ajouter un(e): DÉVELOPPEUR PRINCIPAL EN APPRENTISSAGE MACHINE

En tant que Développeur en apprentissage machine, vous serez responsable de la conception, du développement, de la validation et du déploiement d'algorithmes d'apprentissage machine prenant en charge nos dispositifs médicaux et nos solutions de santé numérique. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes cliniques, logicielles, systèmes et réglementaires pour transformer les données en informations exploitables et des capacités diagnostiques innovantes.

Les tâches spécifiques incluent

• Développer, entraîner, évaluer et optimiser des modèles d'apprentissage machine et d'intelligence artificielle pour des applications médicales.
• Analyser les ensembles de données cliniques, physiologiques et générés par les dispositifs afin d'identifier des tendances, des schémas et des opportunités d'amélioration des performances des produits.
• Concevoir des pipelines de prétraitement des données, d'ingénierie des caractéristiques et de validation des modèles.
• Collaborer avec les ingénieurs logiciels et systèmes pour intégrer les algorithmes d'apprentissage machine dans les produits commerciaux.
• Établir des métriques et des procédures de validation pour garantir la robustesse, la précision et la pertinence clinique des modèles.
• Documenter les activités de développement conformément aux exigences du système de gestion de la qualité.
• Soutenir la vérification et la validation des composants logiciels et d'apprentissage machine.
• Contribuer à la création et à la maintenance de la documentation technique requise pour les soumissions réglementaires.
• Participer à la définition des stratégies de collecte de données et des exigences des études cliniques pour soutenir le développement des algorithmes.
• Surveiller les avancées en matière d'intelligence artificielle, d'apprentissage machine et de technologie médicale afin d'identifier des opportunités d'innovation.
• Fournir des expertises techniques et des conseils aux équipes de projet multidisciplinaires.
• Soutenir les activités de gestion des risques liées aux systèmes d'apprentissage machine et à la fonctionnalité logicielle.
• Définir et maintenir la stratégie de surveillance post-marché des modèles d'apprentissage machine, y compris la surveillance des performances et du décalage des données, les seuils d'alerte, la réévaluation périodique, les critères de réentraînement, les procédures de rollback et la gestion des incidents.
• Définir, documenter et mettre en œuvre les exigences en matière de cybersécurité pour les dispositifs médicaux activés par l'IA/ML conformément aux principes de la bonne pratique en matière d'apprentissage machine et aux attentes réglementaires spécifiques des marchés telles que Health Canada, la FDA et autres.

Pour tous les employés de THORASYS, prioriser et maintenir des normes élevées en matière de sécurité et de confidentialité des données conformément aux procédures et politiques de Thorasys.

Compétences et qualifications

• Apprentissage machine & IA: Forte compréhension des apprentissages supervisé et non supervisé, de l'apprentissage profond, de l'évaluation et des techniques d'optimisation des modèles.
• Analyse de données: Capacité à travailler avec de grands ensembles de données complexes et à en extraire des informations significatives.
• Programmation: Maîtrise de Python et des frameworks d'apprentissage machine courants tels que TensorFlow, PyTorch et Scikit-learn.
• Développement logiciel: Familiarité avec les meilleures pratiques en matière de développement logiciel, de contrôle de version et de méthodologies de test.
• Résolution de problèmes: Capacité à traduire les besoins cliniques et commerciaux en solutions techniques.
• Communication: Capacité à expliquer des concepts techniques complexes à des parties prenantes techniques et non techniques.
• Collaboration: Capacité à travailler efficacement au sein d'équipes multidisciplinaires.
• Connaissance des environnements réglementaires tels que l'ISO 13485, l'IEC 62304, les lignes directrices de la FDA sur le logiciel comme dispositif médical (SaMD) et les dispositifs médicaux activés par l'IA/ML est souhaitable.
• Expérience avec le cloud computing, les MLOps et les outils d'ingénierie des données est un atout.
• Maîtrise de l'anglais (et du français si possible), parlé et écrit.
• Éducation et expérience
• Diplôme universitaire en informatique, génie logiciel, génie biomédical, science des données, intelligence artificielle ou un domaine connexe.
• Maîtrise ou doctorat en intelligence artificielle, apprentissage machine, science des données ou un domaine connexe est un atout.
• 5 à 10 ans d'expérience dans le développement et le déploiement de solutions d'apprentissage machine dans un environnement professionnel.
• Expérience dans un secteur réglementé tel que les dispositifs médicaux, la santé, l'aérospatial ou les produits pharmaceutiques est un atout.
• Expérience de travail avec des ensembles de données cliniques, physiologiques, biomédicaux ou autres données scientifiques est fortement souhaitable.
• Rapport

Sauf indication contraire par le PDG, vous rendrez compte au vice-président R&D.