INGENIEUR IA (H/F) - STAGE R&D : Développement d'un code à réseau de neurones pour une application médicale
Description du poste
Dans le cadre de nos projets de Recherche et Innovation, vous travaillerez sur le développement d'un code à réseau de neurones pour une application médicale.
La démarche envisagée est la suivante :
Analyse des données médicales requises
- Analyser les données médicales nécessaires pour l'entraînement des réseaux de neurones (images médicales, dossiers de santé, signaux physiologiques, etc.) ;
- Nettoyer, normaliser, et préparer les données pour les rendre exploitables par des modèles d'intelligence artificielle ;
Développement de réseaux de neurones pour la détection d’anomalies médicales
- Concevoir et implémenter des architectures de réseaux de neurones adaptés à la détection d’anomalies médicales spécifiques (CNN pour les images, LSTM pour les séries temporelles, etc.) ;
- Entraîner le réseau de neurones avec les données médicales collectées, en ajustant les paramètres du modèle pour maximiser la précision du diagnostic ;
- Utiliser des bibliothèques d’IA et de deep learning (par exemple TensorFlow, PyTorch) pour le développement et la mise en œuvre des modèles ;
Analyse et comparaison des résultats obtenus
- Évaluer les performances des réseaux de neurones en termes de précision, sensibilité, spécificité et autres métriques de performance ;
- Comparer les résultats obtenus avec d'autres approches existantes de diagnostic médical pour valider l’efficacité du modèle ;
- Réaliser des rapports détaillant les gains énergétiques, les économies réalisées et les points d’amélioration ;
- Proposer des recommandations pour des optimisations futures basées sur l’analyse des résultats et les retours d’expérience des équipes.
Poste à pourvoir entre Février et Mars 2025
PFE - Stage de fin d'études obligatoirement
Qualifications
- Rigueur ;
- Anticipation ;
- Intérêt pour les nouvelles technologies et les problématiques techniques ;
- Curiosité sectorielle et goût pour l’innovation ;
- Autonomie ;
- Créativité ;
- Sens de l’écoute et de la communication ;
- Ouverture d’esprit ;
- Esprit de synthèse et d’analyse ;
- Force de proposition et de conviction ;
- Capacités rédactionnelles ;
- Expérience avec des bibliothèques de deep learning telles que TensorFlow, Keras, ou PyTorch ;
- Compétences dans la manipulation, la préparation, et la normalisation des données ;
- Expérience dans la conception, l'entraînement, et la validation de modèles d’apprentissage automatique ou d'apprentissage profond ;
- Maîtrise du langage de programmation Python pour le développement d'algorithmes et l'analyse des résultats.
Profits
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Description de l'entreprise
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