DATA SCIENTIST

Stagiaire Data Scientist - Santé & IA Prédictive

8 semaines (à partir de mars 2026) • Montpellier, hybride • Bac+2 à Bac+4

Contexte & Mission

Rejoignez Ova, une start-up innovante qui révolutionne la contraception en développant une solution de suivi du cycle menstruel basé sur l'alliance d'une bague connectée et de l'intelligence artificielle. Vous serez au cœur du développement de notre algorithme prédictif, avec un impact direct sur la santé de milliers de femmes.

Votre mission

Participer à concevoir et développer l'algorithme de prédiction d'ovulation et de détection des phases du cycle menstruel, basé sur l'analyse de biomarqueurs physiologiques collectés en continu.

Responsabilités principales

Recherche & Validation Scientifique (40%)

  • Conduire une revue systématique de la littérature scientifique sur les corrélations entre biomarqueurs (température basale, fréquence cardiaque, variabilité FC, qualité du sommeil) et phases hormonales
  • Analyser des méta-analyses pour identifier les marqueurs prédictifs les plus fiables
  • Définir le modèle physiologique de référence (patterns hormonaux FSH, LH, œstrogènes, progestérone)
  • Établir les critères de détection des cycles normaux, anovulatoires, irréguliers, SOPK

Développement Algorithme Prédictif v1.0 (40%)

  • Implémenter les règles scientifiques validées (méthode symptothermique, détection pic LH)
  • Développer la classification automatique des phases du cycle (folliculaire, ovulatoire, lutéale)
  • Créer un système de scoring de fiabilité pour chaque prédiction
  • Développer les algorithmes de détection et catégorisation des cycles anormaux
  • Concevoir le système d'alertes pour recommandations médicales

Machine Learning & Personnalisation (20%)

  • Prototyper des modèles d'apprentissage supervisé pour prédiction d'ovulation (Random Forest, XGBoost, LSTM)
  • Développer des modèles de classification multi-classes des phases
  • Concevoir l'architecture d'apprentissage continu personnalisé par utilisatrice
  • Mettre en place des métriques d'évaluation (sensibilité, spécificité, précision)

Profil recherché

Formation

  • Data Science, Machine Learning, Biostatistiques, Bioinformatique ou équivalent
  • Spécialisation en santé/biomedical fortement appréciée

Compétences techniques indispensables

  • Maîtrise de Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch)
  • Solides bases en statistiques et probabilités
  • Expérience avec les algorithmes de ML supervisé (régression, classification)
  • Connaissance des time series et données temporelles

Compétences techniques appréciées

  • Expérience avec des données physiologiques ou médicales
  • Connaissance des réseaux de neurones récurrents (LSTM, GRU)
  • Maîtrise de R pour analyses statistiques
  • Notions de traitement du signal

Qualités personnelles

  • Rigueur scientifique et esprit critique
  • Capacité à vulgariser des concepts complexes
  • Sensibilité aux enjeux de santé féminine
  • Autonomie et force de proposition
  • Curiosité et capacité d'apprentissage

Un plus

  • Expérience en recherche académique (publications)
  • Intérêt pour la e-santé

Ce que nous offrons

  • Participation à un projet à impact social fort
  • Autonomie et responsabilités réelles dès le début
  • Possibilité d'être co-auteur de publications scientifiques
  • Environnement stimulant au sein d'une équipe passionnée
  • Projet portfolio valorisant
  • Potentiel d'embauche

Pour postuler

Envoyez CV + lettre de motivation + relevés de notes à :

recrutement.ova@outlook.fr

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