(H/F) Ingénieur de recherche / data scientist en IA pour la santé

CNRS; Paris; Sur place; EUR 60 000 - 80 000; Plein temps

Résumé du poste

Un établissement de recherche en sciences à Paris recherche un ingénieur de recherche/data scientist en IA pour la santé. Le candidat devra développer des approches d'apprentissage profond et collaborer avec des biologistes. Un doctorat en mathématiques ou informatique est requis, ainsi qu'une maîtrise des langages Python et C/C++. Télétravail possible un jour par semaine.

Prestations

Télétravail possible 1 jour par semaine

Accès à un cluster de calcul haute performance

Qualifications

• Doit posséder un doctorat ou un Master avec expériences en IA.
• Excellentes compétences en programmation, particulièrement en Python.
• Capacité à publier dans des revues scientifiques est un atout.

Responsabilités

• Développer des approches d'apprentissage profond sur des données variées.
• Collaborer avec biologistes et ingénieurs pour analyser les résultats.
• Rédiger des articles de recherche et participer à des conférences.

Connaissances

Compétences en informatique et programmation (Python, C/C++)

Vision par ordinateur

Analyse multimodale

Capacité à publier dans des conférences scientifiques

Anglais

Formation

Doctorat ou Master en mathématiques appliquées ou informatique

Description du poste

Informations générales

Intitulé de l'offre : (H / F) Ingénieur de recherche / data scientist en IA pour la santé

Référence : UMR7241-HERTUR-017

Nombre de Postes : 1

Lieu de travail : PARIS 05

Date de publication : vendredi 31 octobre 2025

Type de contrat : IT en contrat CDD

Durée du contrat : 3 mois

Date d'embauche prévue : 10 décembre 2025

Quotité de travail : Complet

Rémunération : 3000 à 3500€ brut mensuel

Niveau d'études souhaité : BAC+5

Expérience souhaitée : 1 à 4 années

BAP : A - Sciences du vivant, de la terre et de l'environnement

Emploi type : Ingenieure ou ingenieur biologiste en analyse de donnees

Missions

Le ou la candidat

• e retenu
• e développera plusieurs approches d’apprentissage profond sur différentes modalités de données (vidéos, texte, séries temporelles) afin d’extraire et de combiner les caractéristiques morphocinétiques des embryons, les données de santé des patientes et les paramètres d’incubation prédictifs de l’implantation embryonnaire précoce.

Dans un premier temps, il / elle travaillera sur la reconstruction 3D de la forme des cellules à partir d’images, en s’appuyant sur les méthodes développées (publiées et inédites) au sein de l’équipe. Il / elle analysera ensuite leurs propriétés mécaniques et dynamiques et réalisera leur analyse statistique multimodale à l’aide de méthodes d’apprentissage profond et d’apprentissage automatique.

Le ou la candidat

• e collaborera étroitement avec les biologistes et les ingénieurs logiciels de l’équipe. Il / elle devra présenter ses résultats lors de conférences scientifiques, rédiger des articles de recherche et participer activement à la vie scientifique et sociale de l’équipe ainsi que de l’Institut d’accueil.

Activités

’infertilité est un problème de santé mondiale qui touche environ 10 % des couples. Depuis l’avènement des techniques de fécondation in vitro (FIV), la sélection du meilleur embryon à transférer reste un enjeu majeur de recherche.

Depuis une vingtaine d’années, les incubateurs médicaux dotés de systèmes d’imagerie timelapse permettent d’enregistrer le développement embryonnaire préimplantatoire jusqu’au stade blastocyste, et facilitent le travail des embryologistes grâce à la quantification de paramètres morphocinétiques tels que les temps de clivage ou la morphologie du blastocyste.

Récemment, des algorithmes d’intelligence artificielle (IA) ont commencé à être explorés pour automatiser la classification ou la sélection des embryons. Toutefois, ces approches n’exploitent pas encore pleinement l’ensemble des données d’imagerie disponibles (3D + temps), ni ne les combinent avec les paramètres de santé des patientes et d’incubation.

Le projet de recherche vise à développer des approches d’apprentissage profond (deep learning) de pointe pour extraire les caractéristiques morphocinétiques pertinentes du développement embryonnaire humain. Il s’appuie sur l’expertise de l’équipe dans la mécanique des embryons de mammifères précoces [1-3], sur le développement d’outils d’analyse d’images adaptés aux embryons précoces [4-6], ainsi que sur des collaborations établies avec deux unités de médecine de la reproduction dans de grands hôpitaux publics français.

[1] Maître, Turlier et al. Nature 2016

[2] Dumortier et al. Science 2019

[3] Firmin et al. Nature 2024

[4] Ichbiah et al. Nature Methods 2023

[5] Ichbiah, Sinha, Delbary & Turlier ICCV 2025

[6] Yamamoto et al. bioRxiv 2023

Compétences

Le ou la candidat

• e doit être titulaire d’un doctorat (postdoctorant) ou d’un Master (ingénieur) en mathématiques appliquées ou informatique.

Il / elle doit posséder d’excellentes compétences en informatique et en programmation (Python et, dans une moindre mesure, C / C++), ainsi qu’une expérience démontrée dans la mise en œuvre de nouvelles méthodes d’apprentissage profond.

Une expérience préalable en vision par ordinateur, analyse multimodale, analyse d’images médicales 3D, de vidéos 2D ou de séries temporelles sera considérée comme un atout majeur.

Le ou la candidat

• e doit avoir démontré sa capacité à publier dans des conférences ou revues scientifiques internationales à comité de lecture (postdoc), ou présenter un fort potentiel pour la recherche (ingénieur).

Aucune connaissance préalable en biologie ou en médecine n’est requise, mais une réelle volonté de collaborer avec des médecins et un intérêt sincère pour la modélisation biophysique sont indispensables.

Autonomie, esprit d’initiative et curiosité scientifique sont des qualités essentielles pour ce poste.

La maîtrise de l’anglais, d’excellentes compétences de communication et la motivation pour la recherche collaborative et interdisciplinaire sont naturellement attendues.

Contexte de travail

Le ou la candidat

• e retenu
• e rejoindra l’équipe interdisciplinaire Multiscale Physics of Morphogenesis, dirigée par Hervé Turlier et composée d’une dizaine de chercheurs.

L’équipe s’engage à offrir un environnement de travail bienveillant, inclusif et diversifié.

Elle est située au Collège de France, en plein cœur du Quartier Latin à Paris. Intégré à l’Université PSL, à proximité de grandes institutions telles que l’École Normale Supérieure et l’Institut Curie, le Collège de France constitue un environnement scientifique exceptionnel et unique au monde.

Le ou la candidat

• e disposera d’un poste de travail individuel dans des locaux rénovés, d’un ordinateur portable performant et d’un accès à un cluster de calcul haute performance dédié à l’équipe (12 GPU, 396 CPU).

Le poste ne présente aucune contrainte ou risque particulier et un jour de télétravail par semaine est possible.

Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l’autorité compétente du MESR.

Contraintes et risques

Télétravail possible 1j / semaine

Contrat renouvelable jusqu'à un total de 18 mois si mobilité à Toulouse à partir du 1er mars 2026.