Stage - Ingénieur Techniques Avancées en Deep Learning / IA en Imagerie 3D (H/F)

Buc

GE HealthCare

GE HealthCare provides digital infrastructure, data analytics & decision support tools helps in diagnosis, treatment and monitoring of patients

View all jobs at GE HealthCare

Apply now Apply later

Job Description SummaryAu sein du siège européen de GE HealthCare à Buc (78), vous intégrerez l’équipe Advantage Workstation. Notre équipe est spécialisée dans le développement d’applications avancées en intelligence artificielle pour l'imagerie médicale.

Durée du stage : 6 mois

Job Description

Le stage s’inscrit dans un contexte de montée en puissance de l’Intelligence Artificielle, ouvrant de nouvelles possibilités dans l’analyse et l’interprétation des images radiologiques. Le stage consistera à développer un algorithme reposant sur les dernières techniques d’intelligence artificielle pour automatiser certaines étapes de la revue d’images médicales 3D (CT ou IRM), comme la segmentation de structures anatomiques et/ou la détection de pathologies.

L’objectif est d’utiliser des techniques classiques d’entraînement de réseaux de neurones profonds, puis d’explorer des techniques plus avancées permettant de rendre les entraînements plus performants. Le stagiaire pourra s’appuyer sur des librairies existantes, et devra prendre en compte le temps de calcul dans la solution proposée compte tenu de la taille des données à traiter.

Pour en savoir plus sur nos applications, rendez-vous sur aw_workstation

Vos responsabilités :

  • Proposer et implémenter un algorithme de traitement d’image en utilisant des techniques de deep learning
  • Analyser les besoins des médecins et l’état de l’art
  • Développer un prototype testable par un médecin


Votre profil :

  • Master 2 / dernière année d’école d’ingénieur
  • Traitement de l’image, deep learning, machine learning
  • Maîtrise de la programmation en Python et des frameworks de deep learning tels que Tensorflow et PyTorch
  • Expérience en C/C++ est un plus
  • Autonomie, esprit d’analyse
  • Anglais professionnel

Inclusion et diversité

GE HealthCare est un employeur offrant l'égalité des chances où l'inclusion compte. Les décisions relatives à l'emploi sont prises sans tenir compte de l’origine  national ou ethnique, de la religion, du sexe, de l'orientation sexuelle, de l'identité ou de l'expression de genre, de l'âge, du handicap, du statut d'ancien combattant protégé ou d'autres caractéristiques protégées par la loi.

Nos rémunérations totales sont conçues pour libérer votre ambition en vous donnant la motivation et la flexibilité dont vous avez besoin pour transformer vos idées en réalités qui changent le monde. Nos salaires et nos avantages sociaux correspondent à tout ce que vous attendez d’une organisation ayant une dimension internationale, avec des possibilités de développement de  carrière, dans une culture qui favorise la collaboration et le soutien.

A propos de nous

GE HealthCare est l'un des leaders mondiaux dans le domaine des technologies médicales et des solutions numériques. Il permet aux cliniciens de prendre des décisions plus rapides et plus pertinentes à travers des équipements intelligents, des analyses de données, des applications et des services. Avec plus de 100 ans d'expérience dans le secteur de la santé et environ 47 000 employés dans le monde, la société est au centre d'un écosystème qui travaille pour une médecine de précision.

Présent en France depuis 1987 avec aujourd’hui 2 800 collaborateurs, c’est un acteur solidement ancré dans l’hexagone à travers son empreinte industrielle, son centre de R&D et de production à Buc dans les Yvelines et des partenariats de recherche avec des entreprises et des centres de recherche français.

www.gehealthcare.com

Additional Information

Relocation Assistance Provided: No

Apply now Apply later

* Salary range is an estimate based on our AI, ML, Data Science Salary Index 💰

Job stats:  0  0  0

Tags: Deep Learning Machine Learning Python PyTorch R R&D TensorFlow

Region: Europe
Country: Romania

More jobs like this