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Une entreprise technologique de premier plan recherche un stagiaire pour un projet en apprentissage profond dans l'imagerie médicale. Le candidat idéal sera en Master 2 ou Bac+5, avec des compétences en deep learning et Python. Ce stage offre une opportunité unique de gestion de projet dans un environnement collaboratif.
Apprentissage profond pour l'imagerie médicale : prédictions multimodales denses
Aidez‑nous à transformer les pratiques médicales en construisant l'avenir de la santé numérique. Chez Dassault Systèmes, l'un de nos objectifs stratégiques est de révolutionner les sciences de la vie avec le jumeau virtuel, une vision que nous poursuivons à travers le projet MEDITWIN, en collaboration avec des partenaires académiques et des startups.
Vous rejoindrez le département Corporate Research and Science, où vous ferez partie d'une équipe qui développe des outils d'analyse médicale transversaux basés sur l'IA. Dans cet environnement, vous serez exposé·e à un large éventail de sujets de recherche de pointe et aurez de nombreuses opportunités d'apprendre.
L'objectif de ce stage est d'explorer, d'adapter et d'améliorer ces approches récentes pour les appliquer au domaine de l'analyse d'images médicales. À terme, de telles approches pourraient servir de fondation pour des applications plus avancées en imagerie médicale.
Au sein de notre équipe, vous mènerez un véritable stage de recherche avec un haut degré d'autonomie. Vous aurez l'opportunité unique de gérer un projet de recherche de A à Z dans un environnement dynamique qui valorise le partage des connaissances et la collaboration entre pairs.
English version
Deep Learning for Medical Imaging: Dense Multimodal Predictions
Help us transform medical practices by building the future of digital healthcare. At Dassault Systèmes, one of our strategic goals is to revolutionize life sciences with the virtual twin, a vision we are pursuing through the MEDITWIN project alongside academic partners and startups. You'll join the Corporate Research and Science department, where you'll be part of a team developing transversal, AI-powered medical analysis tools. In this environment, you will be exposed to a wide range of cutting‑edge research topics and have a lot of opportunities to learn.
The development of models such as CLIP (Radford et al., 2021) or ALIGN (Jia et al., 2021) has been a pivotal moment for computer vision and image processing. By creating a strong link between textual and visual data, these models have enabled significant breakthroughs in applications such as image retrieval, text-to-image generation, and zero-shot classification. Their primary strength lies in their ability to assess the overall proximity between images and text captions.
However, these models' initial designs are not well‑suited for detailed image analysis. Consequently, a new wave of research (2024 and onward) has focused on extending these multimodal models to perform dense prediction tasks, including segmentation and object detection. The success of this research would unlock powerful downstream applications, particularly in the realm of open‑vocabulary segmentation and detection.
The objective of this internship is to explore, adapt, and improve these recent approaches for application within the domain of medical image analysis. At the end of the day, such approaches may serve as foundation building blocks for advanced medical imaging applications.
As a member of our team, you will carry out a full‑fledged research internship with a high degree of autonomy. You'll have the unique opportunity to manage a research project from start to finish in a dynamic environment that values knowledge sharing and peer collaboration.
Actuellement en Master 2 / Bac+5 en Ecole d'ingénieur ou Université avec une formation en informatique, en deep learning, en mathématiques appliquées ou dans des domaines connexes, vous recherchez un stage.
Intégrer une entreprise scientifique au cœur de l’innovation technologique, portée par une forte croissance depuis plus de 40 ans.
English version
Currently enrolled in a Master's degree programme at an engineering school or university with a background in computer science, deep learning, applied mathematics or related fields, you are seeking an internship.
Becoming part of a scientific company at the heart of technological innovation, driven by strong growth for over 40 years.