Stage: Suivi Spatial des Cellules de Schwann par Image

CEA

Fontenay-aux-Roses

In loco

EUR 13.000 - 17.000

Tempo pieno

10 giorni fa

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Curriculum e lettera di presentazione personalizzati, pronti da inviare.

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Vantaggi offerti da questo lavoro

Restaurant d’entreprise
Transport pris en charge à 75%

Descrizione del lavoro

Le CEA recherche un stagiaire ingénieur pour étudier l'évolution spatiale des populations de cellules de Schwann par analyse d'image et méthodes de graphes. Le stage se déroule au sein de l’Institut Jacob, Fontenay-aux-Roses, avec accès à l'infrastructure de calcul et à l'équipe traitement de l'image.

Vous appliquerez Python et PyTorch pour développer un suivi temporel fiable et collaborative, en lien avec les chercheurs et les plateformes de MIRCen.

Competenze

  • Étudiant en école d'ingénieurs ou Master 2, traitement du signal/image.
  • Maîtrise de Python et d'apprentissage profond (PyTorch).
  • Connaissance des bibliothèques de graphes (NetworkX / PyTorch Geometric).
  • Notions de théorie des graphes et optimisation combinatoire.
  • Bonne connaissance Linux et calcul haute performance (CPU/GPU).
  • Gestion de version avec git ou GitHub.

Mansioni

  • Mettre en place un protocole de suivi temporel et spatial des populations de Schwann par graphes.
  • Analyser des séquences vidéo de microscopie et développer des méthodes de suivi.
  • Travailler avec l'équipe traitement de l'image et l'infrastructure CEA.

Conoscenze

Python
Apprentissage profond (PyTorch)
Théorie des graphes
Environnement Linux
Calcul haute performance
Gestion de versions (git/GitHub)

Formazione

Bac+5 - Diplôme École d'ingénieurs

Strumenti

NetworkX
PyTorch Geometric
PyTorch
GitHub

Descrizione del lavoro

Le CEA recherche un stagiaire ingénieur pour étudier l'évolution spatiale des populations de cellules de Schwann par analyse d'image et méthodes de graphes. Le stage se déroule au sein de l’Institut Jacob, Fontenay-aux-Roses, avec accès à l'infrastructure de calcul et à l'équipe traitement de l'image.

Vous appliquerez Python et PyTorch pour développer un suivi temporel fiable et collaborative, en lien avec les chercheurs et les plateformes de MIRCen.

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