emplois Stage Ingénieur Medical
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- Bonne maîtrise du C++ et/ou du Python.
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- Pré-traitement d'images médicales.
- Post-traitement d'images médicales.
- Une expérience en imagerie médicale est un plus.
- Curiosité et envie d'apprendre.
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- Actuellement en Master 2 / Bac+5 en Ecole d'ingénieur ou Université, vous recherchez un stage entre 5 et 6 mois.
- Excellent niveau en programmation python.
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- Actuellement en Master 2 / Bac+5 en Ecole d'ingénieur ou Université, vous vous spécialisez en mathématiques appliquées, traitement du signal et de l'image, ou…
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- Pédagogie dans la présentation et l'explication des résultats du stage.
- Excellent niveau en Python ou C++.
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- Actuellement en Master 2 / Bac+5 en Ecole d'ingénieur ou Université, vous vous spécialisez en informatique, deep learning, mathématiques appliquées et…
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- DASSAULT SYSTEMES78140 Vélizy-Villacoublay
- Au cours de ce stage, vous développerez une application immersive (AR ou VR) pour segmenter en 3D des artères coronaires à partir d'images médicales de type CT-…
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- GROUPE GONZALES38780 Estrablin
- Au sein de notre service Projets, nous recherchons un(e) élève-ingénieur(e) en mécanique souhaitant réaliser son Projet de Fin d’Études à partir de début 2027.
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- GROUPE HACARE - CORONA MEDICAL - BMB MEDICAL -...37210 Parçay-Meslay
- Connaissance des enjeux RSE (environnement, social, éthique) ;
- Aisance avec les outils informatiques (Excel, PowerPoint).
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Détails de l'emploi
Type de contrat
Stage
Description du poste
\n\nDassault Systèmes a pour ambition stratégique de révolutionner les sciences de la vie, avec le développement du jumeau virtuel, et par conséquent de transformer la pratique médicale.
Au sein du département Corporate Research & Sciences, vous intégrerez l'équipe "Medical Image Segmentation" spécialisée dans l'application des technologies d'apprentissage profond aux images médicales. Partie prenante du projet MEDITWIN, sa mission est de développer les méthodes de segmentation d'images médicales par apprentissage profond grâce à notre patrimoine de données médicales dans le but de servir de fondation à la construction de jumeaux virtuels du corps humain.
Les différentes modalités d'imagerie (IRM, CT-scan, ultrasons, etc.) et les diverses structures anatomiques présentent une grande variabilité. Les jeux de données d'entraînement associés sont donc souvent plus restreints et hétérogènes que dans d'autres domaines de la vision par ordinateur.
Une piste prometteuse consiste à concevoir des modèles universels, entraînés sur des données agrégées provenant de sources multiples couvrant des tâches de segmentation diverses. Si ces modèles bénéficient d'un volume de données plus important et de meilleures capacités de généralisation, certaines tâches peuvent toutefois entrer en concurrence au cours de l'entraînement, au détriment des performances globales.
Le stage portera directement sur cette problématique. Il s'agira d'explorer comment une architecture modulaire s'appuyant sur un mécanisme de Mixture-of-Experts (MoE) peut permettre de tirer le meilleur parti des synergies entre les différentes tâches de segmentation lors d'un entraînement sur des données hétérogènes.
Vos missions
Vos missions incluront :
Actuellement en Master 2 / Bac+5 en Ecole d'ingénieur ou Université, vous vous spécialisez en Intelligence Artificielle, Vision par Ordinateur, Informatique ou Mathématiques Appliquées et recherchez un stage entre 5 et 6 mois.
Compétences techniques souhaitées :
Intégrer une entreprise scientifique au cœur de l'innovation technologique, portée par une forte croissance depuis plus de 40 ans.
Principaux avantages et bénéfices :
Au sein du département Corporate Research & Sciences, vous intégrerez l'équipe "Medical Image Segmentation" spécialisée dans l'application des technologies d'apprentissage profond aux images médicales. Partie prenante du projet MEDITWIN, sa mission est de développer les méthodes de segmentation d'images médicales par apprentissage profond grâce à notre patrimoine de données médicales dans le but de servir de fondation à la construction de jumeaux virtuels du corps humain.
Les différentes modalités d'imagerie (IRM, CT-scan, ultrasons, etc.) et les diverses structures anatomiques présentent une grande variabilité. Les jeux de données d'entraînement associés sont donc souvent plus restreints et hétérogènes que dans d'autres domaines de la vision par ordinateur.
Une piste prometteuse consiste à concevoir des modèles universels, entraînés sur des données agrégées provenant de sources multiples couvrant des tâches de segmentation diverses. Si ces modèles bénéficient d'un volume de données plus important et de meilleures capacités de généralisation, certaines tâches peuvent toutefois entrer en concurrence au cours de l'entraînement, au détriment des performances globales.
Le stage portera directement sur cette problématique. Il s'agira d'explorer comment une architecture modulaire s'appuyant sur un mécanisme de Mixture-of-Experts (MoE) peut permettre de tirer le meilleur parti des synergies entre les différentes tâches de segmentation lors d'un entraînement sur des données hétérogènes.
Vos missions
Vos missions incluront :
- Réaliser et présenter un état de l'art sur les thématiques abordées.
- Concevoir et innover en développant de nouvelles méthodes.
- Implémenter et évaluer les solutions retenues.
Actuellement en Master 2 / Bac+5 en Ecole d'ingénieur ou Université, vous vous spécialisez en Intelligence Artificielle, Vision par Ordinateur, Informatique ou Mathématiques Appliquées et recherchez un stage entre 5 et 6 mois.
Compétences techniques souhaitées :
- Parfaite maîtrise de Python et pratique courante de PyTorch.
- Bonnes pratiques de développement logiciel : maîtrise de Git et aisance dans un environnement Linux.
- Démarche Scientifique :
- Capacité éprouvée à lire, analyser et exploiter la littérature scientifique (état de l'art, articles de recherche).
- Goût prononcé pour la recherche appliquée et l'expérimentation.
- Capacité à faire preuve d'initiative, à proposer des axes de recherche et à tester de nouvelles hypothèses.
- Aisance à restituer ses travaux de manière claire et structurée, et envie de contribuer au collectif.
- Maîtrise avancée de l'anglais (un niveau de français conversationnel est un plus).
- Première expérience académique ou projet significatif en Vision par Ordinateur et Deep Learning pour le médical.
- Pratique des outils standards de développement en deep learning (PyTorch Lightning, Hydra, MLflow, etc.).
- Une première immersion dans le monde de la recherche (projet de fin d'études, stage en laboratoire d'école/université ou contribution open source).
Intégrer une entreprise scientifique au cœur de l'innovation technologique, portée par une forte croissance depuis plus de 40 ans.
Principaux avantages et bénéfices :
- Environnement collaboratif et innovant
- Collaboration internationale
- Diversité des technologies, produits et solutions
- Engagement en faveur de la diversité et de l'inclusion
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