Ingénieur ou Ingénieure en intelligence artificielle pour l’imagerie médicale – CDD 12 mois

Evry-Courcouronnes, Île-de-France, France

IMT

L’Institut Mines-Télécom est le 1er groupe public de Grandes Écoles d’ingénieur·es et de management de France.

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Présentation de Télécom SudParis :

Télécom SudParis est une grande école publique d'ingénieurs reconnue au meilleur niveau des sciences et technologies du numérique. La qualité de ses formations est basée sur l’excellence scientifique de son corps professoral et une pédagogie mettant l’accent sur les projets d’équipes, l’innovation de rupture et l’entreprenariat. Télécom SudParis compte 1 000 étudiantes et étudiants dont 700 élèves ingénieurs et environ de 150 doctorantes et doctorants. Télécom SudParis fait partie de l’Institut Mines-Télécom, premier groupe d’école d’ingénieurs en France, et partage son campus avec Institut Mines-Télécom Business School. Télécom SudParis est co- fondatrice de l'Institut Polytechnique de Paris (IP Paris), Institut de Sciences et Technologies à vocation mondiale avec l’École polytechnique, l’ENSTA Paris, l’ENSAE Paris, l'ENPC et Télécom Paris. Vidéo présentation de Télécom SudParis

À propos de l'Institut Mines-Télécom :

L'Institut Mines-Télécom (IMT) est un établissement public dédié à l'enseignement supérieur et la recherche pour l'innovation dans les domaines de l'ingénierie et du numérique. À l’écoute permanente du monde économique, l'IMT conjugue une forte légitimité académique et scientifique, une proximité avec les entreprises et un positionnement unique sur les transformations majeures au XXIe siècle : numériques, énergétiques, industrielles et éducatives siècle. Ses activités se déploient au sein des grandes écoles Mines et Télécom sous tutelle du ministre en charge de l’Industrie et des communications électroniques, de deux filiales et de partenaires associés ou sous convention. L'IMT est membre fondateur de l’Alliance Industrie du Futur. Il est doublement labellisé Carnot pour la qualité de sa recherche partenariale.

Vidéo de présentation de l'Institut Mines-Télécom

Missions


Ce poste est proposé dans le cadre du projet ANR MLQ-CT (https://anr.fr/Projet-ANR-23-CE17-0046), dont Telecom 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 CDD 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


Les activités envisagées incluent :

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



Requirements

Formation

  • Bac +5 (Diplôme d’ingénieur ou diplôme national de Master) ou diplôme 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
  • Expérience de travail en IA, de préférence appliquée à l’image


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 Mars 2025
  • Nature du contrat : CDD 12 mois
  • Catégorie et métier du poste (usage interne): II - R, Ingénieur de recherche et développement ou A (fonction publique)
  • 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
  • Emploi ouvert aux titulaires de la fonction publique et/ou aux contractuels
  • 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
  • Personnes à contacter : Catalin CEITA <catalin.fetita@telecom-sudparis.eu>
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Job stats:  1  1  0

Tags: Deep Learning Docker Keras Machine Learning Python PyTorch R Research TensorFlow

Region: Europe
Country: France

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