Ingénieur en intelligence artificielle pour l'imagerie médicale (H/F)

💼 Offre d'emploi

Type de contrat

CDD - 12 Mois

Durée de travail

37H Autre (37H Autre)

Expérience

Débutant accepté

Salaire

Selon profil et expérience

Permis demandé

Aucune information

📍 Entreprise

Compétences nécessaires

• Analyser, exploiter, structurer des données Exigé
• Analyser les besoins informatiques Exigé
• Assembler des composants logiciels Exigé
• Coder Exigé
• Collaborer avec une équipe projet Exigé
• Concevoir l'architecture d'un système, d'un réseau Exigé
• Créer une documentation technique Exigé
• Développer un logiciel, un système d'informations, une application Exigé
• Enseigner, transmettre des connaissances, développer des compétences Exigé
• Gérer et déployer des logiciels à distance Exigé
• Préparer et animer une réunion, un groupe de travail, un atelier Exigé
• Réaliser un diagnostic technique Exigé
• Rédiger un cahier des charges, des spécifications techniques Exigé

Description de l'offre

Missions

Ce poste est proposé dans le cadre du projet ANR MLQ-CT (https://anr.fr/Projet-ANR-23-CE17-0046), dont Télécom SudParis est partenaire, qui a pour objectif le développement et le transfert en routine clinique d'outils d'analyse quantitative des pneumopathies interstitielles diffuses. Le poste vise à renforcer les compétences en intelligence artificielle (IA) appliquée au domaine médical, notamment dans la conception et le déploiement de solutions IA pour l'analyse des images TDM (scanner X) thoraciques au sein du service de Radiologie de l'Hôpital Avicenne, Bobigny, partenaire du projet.

L'ingénieur ou l'ingénieure intégrera le Département ARTEMIS (Advanced Research and Techniques for Multidimensional Imaging Systems) de Télécom SudParis et bénéficiera de l'expertise en deep learning et en imagerie médicale acquise par l'équipe au cours des dernières années (plus de 10 thèses de doctorat, défendues ou en cours, au cours des 3 dernières années), ainsi que des installations matérielles (plateforme ARTEMIS deep learning) nécessaires au développement de ses activités.

Activités

Contribuer au portage de solutions « classiques » de segmentation d'image développées au département ARTEMIS vers des modèles de deep learning (segmentation bronchique, vasculaire, pulmonaire)
Développer des solutions « Docker » pour les modèles développés afin de pouvoir les déployer sur le site hospitalier
Assister au traitement des données image patient en utilisant les solutions existantes et celles de IA développées
De manière ponctuelle, co-encadrer des projets étudiants en lien avec la thématique étudiée

Formation

Bac +5 (diplôme d'ingénieur,Master) ou équivalent
Bac +4 avec une expérience professionnelle ≥ 4 ans
Bac +3 avec une expérience professionnelle ≥ 6 ans
Bac +2 avec une expérience professionnelle ≥ 10 ans

Compétences, connaissances et expériences indispensables

Connaissances scientifiques approfondies des techniques d'apprentissage (machine learning) profonds (deep learning),
Connaissance des outils et environnements de développement logiciels associés (frameworks (Pytorch, Tensorflow/Keras, .), bibliothèques Python spécialisées, Docker)
Maîtrise du français et de l'anglais

Compétences, connaissances et expériences souhaitables

Expérience dans le domaine d'imagerie médicale
Expérience dans le développement d'application industrielles

Capacités et aptitudes

Aptitude au travail en équipe au sein de contrats de recherche nationaux ou internationaux, en collaboration avec des partenaires académiques et industriels
Qualités relationnelles
Aptitude à la synthèse et à la rédaction
Sens de l'animation et de l'organisation
Sens du travail en équipe
Réactivité, esprit d'initiative et de rigueur

Informations complémentaires et candidature

Date limite de candidature : 09 avril 2025
Nature du contrat : CDD 12 mois
Poste ouvert aux métiers de niveau immédiatement inférieur (usage interne)
Localisation du poste: Evry-Courcouronnes (91)
Les postes offerts au recrutement sont ouverts à toutes et tous avec, sur demande, des aménagements pour les candidats en situation de handicap
Conditions de travail : Télétravail possible, restaurant et cafétéria sur site, accessibilité en transport en commun (avec participation de l'employeur) ou proche des axes routiers, association du personnel et association sportive sur le campus