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Brest, France
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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.

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