STAGE - Ingénieur de recherche Deep learning (F/H)

Dassault Systèmes; Vélizy-Villacoublay; Sur place; EUR 60 000 - 80 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise de technologie et d'innovation à Vélizy-Villacoublay recherche un stagiaire en recherche pour développer des modèles d'analyse d'images médicales avec une forte autonomie. Les responsabilités incluent état de l'art, conception de méthodes et évaluation de solutions. La maîtrise du deep learning, de Python, et des outils de gestion de projet est souhaitée. Ce stage offre un environnement multiculturel et convivial axé sur le bien-être.

Prestations

Environnement multiculturel

Cadre de travail convivial

Engagement en faveur de la diversité et inclusion

Plan de formation dynamique

Qualifications

• Actuellement en Master 2 / Bac+5 avec formation en informatique, deep learning ou mathématiques appliquées.
• Solide connaissance en deep learning pour vision par ordinateur.
• Capacité à analyser et réimplémenter des méthodes complexes.

Responsabilités

• Rédaction et présentation d'un état de l'art sur les sujets abordés.
• Idéation et conception de méthodes nouvelles.
• Implémentation, test et évaluation des méthodes choisies.

Connaissances

Deep learning pour vision par ordinateur

Maîtrise de Python

Gestion de projet logiciel

Analyse de méthodes complexes

Innovation et proposition de solutions

Présentation claire des travaux

Formation

Master 2 / Bac+5 en informatique ou domaines connexes

Outils

Git

Description du poste

Français

Sujet : 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.

Vos missions

Le développement de modèles tels que CLIP (Radford et al., 2021) ou ALIGN (Jia et al., 2021) a marqué un tournant décisif pour la vision par ordinateur et le traitement d'images. En créant un lien fort entre les données textuelles et visuelles, ces modèles ont permis des avancées majeures dans des applications comme l'image retrieval, la génération d'image guidée par le texte et la classification "zéro-shot". Leur force principale réside dans leur capacité à évaluer la proximité globale entre des images et des légendes textuelles. Cependant, la conception initiale de ces modèles n'est pas adaptée à une analyse d'image à grains plus fins. Par conséquent, une nouvelle vague de recherche (depuis 2024) se concentre sur l'extension de ces modèles multimodaux pour effectuer des tâches de prédiction dense, notamment la segmentation et la détection d'objets. Le succès de cette recherche permettrait de puissantes applications, en particulier, la segmentation et de la détection à vocabulaire ouvert.

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.

Vos missions incluront :

• La rédaction et présentation d'un état de l'art sur les sujets abordés.
• L'idéation et la conception de nouvelles méthodes.
• L'implémentation et l'évaluation des méthodes choisies.

********

Subject : 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're 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.

Your responsibilities

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 like 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.

Your key responsibilities will include:

• Conducting and presenting state-of-the-art research.
• Ideating and designing novel methods and experiments.
• Implementing, testing, and rigorously evaluating your chosen methods.

Vos qualifications

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.

Compétences et profil recherchés :

• Solide connaissance à jour en deep learning pour la vision par ordinateur.
• Maîtrise de Python et des bonnes pratiques de gestion de projet logiciel (environnements, Git, tests, etc.).
• Capacité à analyser, comprendre et réimplémenter des méthodes complexes issues d'articles de recherche de pointe.
• Esprit d'innovation capable de proposer de nouvelles solutions et motivé par la recherche.
• Vous êtes capable de présenter et d'expliquer votre travail de manière claire et concise.

Nous rejoindre c'est aussi

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 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

********

Déclaration de diversité

Dassault Systèmes, avant-gardiste en matière de technologie et d'innovation durable, s'efforce de créer des équipes toujours plus inclusives et diverses à travers le monde. Nous avons la forte conviction que nos employés sont notre atout numéro 1 et nous voulons que tous, se sentent libres d'être pleinement qui ils sont vraiment. Notre objectif est qu'ils ressentent fierté et sentiment d'appartenance. En tant qu'entreprise à la pointe du changement, il nous incombe de favoriser l'inclusion de tous et participer à la création du monde de demain.