Développeur Java (Machine Learning / Data Mining) H/F

Description de l'offre

Rattaché(e) à la BU AMEDIM, vous intègrerez notre équipe d’ingénieurs et participerez aux phases d'analyse, de spécifications techniques et de développement de modules applicatifs complets autour de nos solutions décisionnelles dédiées au monde de la santé.

Votre mission :

o Participer à la conception et aux spécifications de nos solutions.
o Prendre en charge les développements de nouvelles fonctionnalités.
o Participer à la phase de test des applications.
o Rédiger de la documentation.

Profil recherché

o De formation Bac+5, Informatique, MIAGE, ou équivalent, vous chercher un stage de fin d’études et souhaitez évoluer dans un environnement technique, riche et varié
o Vous maîtrisez les technologies J2EE et les algorithmes d’apprentissage automatique
o Vous êtes reconnu(e) pour votre curiosité, votre rigueur et votre autonomie
o Vous êtes capable d’analyser et de proposer des solutions à des problématiques complexes.
o Vous possédez des qualités relationnelles et rédactionnelles.


Compétences techniques attendues :

- Bases de données : MySQL, Oracle ;
- Maîtrise des langages SQL, PL/SQL ;
- Architecture Java / J2EE et leurs outils : Java, Eclipse, … ;
- Bonne maîtrise de Linux.
- Une bonne connaissance des systèmes d’apprentissage automatique serait appréciée (Apache Mahout, Neuroph, DL4J, …)

À propos de Maincare Solutions

Un des challenges du secteur de la santé est d’extraire des données pertinentes, qu’elles soient médicales ou économiques, du volume important d’informations contenues dans les Systèmes d’Information Hospitaliers, et de les analyser afin de construire de nouveaux outils de pilotages, de plus en plus nécessaires à l’optimisation du système de santé.

Pour répondre à cet enjeu et dans le cadre de son développement, Maincare Solutions souhaite renforcer sa stratégie d’innovation sur l’axe du « Machine Learning ».

En nous rejoignant, vous vous épanouirez dans un environnement opérationnel riche et contribuerez à la construction de l’écosystème de santé.