Stage - Ingénieur·e de Recherche en Deep Learning H/F Dassault Systèmes

Détail du poste

Sujet : Apprentissage de la représentation pour la sélection de données d'imagerie médicale

Contribuez au futur de la pratique médicale en participant à l'avancement des soins de santé numériques. L'ambition stratégique de Dassault Systèmes est de révolutionner les sciences de la vie grâce au développement du jumeau virtuel, transformant ainsi la médecine de demain.

Vous rejoindrez le département Corporate Research and Science, au sein d'une équipe dédiée au développement d'outils transversaux basés sur l'IA pour la recherche médicale. Cet environnement dynamique vous permettra d'être exposé à un large éventail de sujets de recherche pionniers et vous offrira des opportunités d'apprentissage et d'épanouissement.

Vos missions

Dans un contexte où l'acquisition de données médicales est un facteur limitant dans l'entraînement de modèles de segmentation, il devient essentiel de valoriser les données d'imagerie médicale déjà collectées. Ces jeux de données, souvent complexes et dépourvus de sémantique explicite, posent un défi en matière de sélection et d'interprétation. De plus, la redondance fréquente dans les grands corpus d'imagerie nécessite des méthodes capables d'extraire des représentations robustes et significatives.

Ce stage a pour objectif l'exploration d'un large corpus d'images médicales afin d'apprendre des représentations pertinentes, en vue de concevoir des systèmes avancés de recherche et d'analyse.

Les thématiques porteront sur plusieurs axes méthodologiques, incluant :

- Apprentissage de représentations (représentation learning)
- Échantillonnage intelligent
- Apprentissage actif
- Exploration et manipulation de bases de données médicales

Vos missions incluront :

- La rédaction et la présentation d'un état de l'art sur les sujets abordés
- La conception et la mise en place de nouvelles méthodes
- L'implémentation et l'évaluation des méthodes choisies
- L'exploration des techniques de représentation dans le domaine médical

Vous aurez la possibilité de mener un projet de recherche de manière autonome, dans un environnement dynamique, animé par le partage de connaissances et la collaboration.


Topic: Representation learning for medical imaging data selection

Help shape the future of medical practice by contributing to the advancement of digital healthcare. The strategic ambition of Dassault Systèmes is to revolutionize life sciences through the development of the virtual twin, thereby transforming the medicine of tomorrow.

You'll be joining the Corporate Research and Science department, working within a team dedicated to developing cross-functional, AI-driven tools for medical research. This dynamic environment offers exposure to a wide range of pioneering research topics and provides opportunities for learning and growth.

Your responsibilities

In a context where acquiring medical data is a limiting factor in training segmentation models, it becomes essential to leverage already collected medical imaging data. These datasets, often complex and lacking explicit semantics, present challenges in terms of selection and interpretation. Moreover, the frequent redundancy in large imaging corpora calls for methods capable of extracting robust and meaningful representations.

The goal of this internship is to explore a large corpus of medical images to learn relevant representations, with the aim of designing advanced systems for search and analysis.

The internship will focus on several methodological areas, including:

· Representation learning

· Sampling strategies

· Active learning

· Exploration and manipulation of medical databases

Your responsibilities will include:

· Writing and presenting a state-of-the-art review on the topics covered

· Designing and implementing new methods

· Implementing and evaluating the selected approaches

· Exploring representation techniques in the medical domain

You will have the opportunity to lead a research project independently, within a dynamic environment driven by knowledge sharing and peer collaboration.

Vos qualifications

Actuellement en Master 2 / Bac +5 en Ecole d'ingénieur ou Université, avec une spécialisation en Informatique, deep learning ou mathématiques appliquées, vous recherchez un stage.

Compétences techniques souhaitées :

- De solides connaissances en deep learning et en apprentissage des représentations
- Une maîtrise de Python et des bonnes pratiques de gestion de projet logiciel (environnements, Git, tests, etc.)
- Connaissances en imagerie biomédicale seront considérées comme un plus

De nature curieuse, autonome et force de proposition, l'innovation et la recherche sont des moteurs pour vous.

Vous appréciez la collaboration et savez présenter les résultats de votre travail.

Nous rejoindre c'est aussi

Intégrer une entreprise scientifique au coeur de l'innovation technologique, portée par une forte croissance depuis plus de 40 ans

Principaux avantages et bénéfices :

- Environnement multiculturel
- Cadre de travail convivial axé sur le bien-être et la santé
- Engagement en faveur de la diversité et de l'inclusion
- Politique dynamique de développement de carrière : plan de formation, mobilités internes, etc

- English Version -

Your qualifications

Currently enrolled in a Master's programme at an engineering school or university, with a specialisation in computer science, deep learning or applied mathematics, you are looking for an internship.

Preferred Skills:

· Solid knowledge of deep learning and representation learning

· Proficiency in Python and best practices in software project management (environments, Git, testing, etc.)

· Knowledge of biomedical imaging would be considered a plus

You are curious, independent and proactive, and innovation and research are what drive you.

You enjoy collaboration and know how to present the results of your work.

Joining us also means

Becoming part of a scientific company at the heart of technological innovation, driven by strong growth for over 40 years

Main advantages and benefits:

· Multicultural environment

· Friendly working environment focused on well-being and health

· Commitment to diversity and inclusion

· Dynamic career development policy: training plan, internal mobility, etc.