Stage de fin d'études — Machine Learning en santé mentale (H/F)
👀 Qui sommes-nous ?
💜 Dalia, c'est une start-up qui utilise de l'IA pour améliorer le soin en psychiatrie
👉 Le projet est né de nos expériences personnelles avec la dépression — on a eu envie de passer du côté de ceux qui apportent des solutions concrètes pour les patients.
- 🧑🏻⚕️ Tout ce que nous construisons est fait avec les psychiatres et les patients
- 🧬 Notre travail est réalisé avec une grande rigueur scientifique
- 🚀 Notre mode de fonctionnement repose sur l'agilité et la confiance
🧠 Notre mission ?
💜 Dalia est un dispositif médical numérique de psychiatrie de précision qui permet de suivre en continu l'état mental des patients souffrant de dépression. Grâce à l'analyse de données physiologiques et comportementales (sommeil, rythme cardiaque, activité…) issues d'objets connectés, complétées par des questionnaires cliniques validés (PHQ-9, EPDS), Dalia permet d’identifier plus facilement les stagnations, aggravations et signes précoces de rechute.
💡 Ta mission
💜 Ce stage est rattaché à l’équipe Data Science de Dalia.
Tu participeras au développement de l'algorithme de notre produit dédié à la dépression post-partum, en suivant le cycle complet de développement d'un algorithme de dispositif médical.
Voici ce qui t'attend :
- Revue de littérature scientifique et réglementaire (état de l’art, seuils cliniques)
- Vérification de l' adéquation des données collectées à la population et à l'usage cibles
- Construction de pipelines : structuration, standardisation et pré-traitement des données
- Développement de l'algorithme : conception, entraînement et évaluation de différentes approches algorithmiques, avec leur documentation réglementaire
Selon ton avancement et tes appétences, tu pourras aussi participer à la rédaction de protocoles cliniques pour de nouvelles pathologies, à l'exploration de nouvelles sources de données, et au scoping d'un projet sur les traitements thérapeutiques.
🤓 Ton profil
💜 Chez Dalia, nous valorisons l'autonomie et la prise d'initiative.
- Étudiant·e en fin d'études (M2, dernière année d'école d'ingénieurs) avec une spécialisation ML, data science ou biostatistiques
- Solides bases en statistiques et machine learning (séries temporelles et données longitudinales appréciées)
- Bon niveau en Python et goût pour le code propre, typé et testé
- Rigueur scientifique et esprit critique : tu sais évaluer un modèle, mais aussi t'intéresser à la façon dont les données sont générées et à leurs limites (biais de recueil, données manquantes, contexte clinique)
- Autonomie et curiosité — tu seras moteur du sujet
Ce qui fera la différence :
- Appétence clinique ou biostatistique : envie de comprendre et de contribuer à la rédaction des protocoles d'essais cliniques et à l'analyse des résultats
- Expérience avec des données de santé et leurs contraintes (RGPD, données sensibles)
- Connaissance du contexte réglementaire des dispositifs médicaux (MDR, ISO 13485/14971, IEC 62304)
⚡️ Stack technique
Python, NumPy, SciPy, statsmodels, scikit-learn, pandas, git
🎉 Ce qu'on offre
- Stage de 6 mois, basé à Paris 2e, à pourvoir dès que possible
- idéalement à partir de septembre 2026 mais un démarrage plus tardif reste envisageable
- Encadrement de qualité par une équipe data science et QARA expérimentée
- Accès aux outils IA de pointe (Claude Enterprise)
- Une opportunité unique de suivre le cycle complet de développement de dispositif médical