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Description de l'offre
Présentation de l'entreprise
A l’instar de la radiologie il y a quelques années, la pathologie est en train de se digitaliser. Cette transformation permet le développement d’algorithmes basés sur l’IA pour améliorer les performances et la reproductibilité de tests et faire gagner du temps aux médecins.
Créée en 2015, VitaDX est une entreprise pionnière dans l’IA appliqué à la cytologie. Elle commercialise depuis 2022 sa première solution, VisioCyt Bladder, dédiée au diagnostic précoce du cancer de la vessie. L’entreprise est constituée d’une vingtaine de collaborateurs couvrant un large domaine d’expertise : biologie, IA, développement logiciel, réglementaire, marketing...
Equipe
Vous rejoindrez l’équipe R&D de VitaDX qui est actuellement constituée de 3 ingénieurs-chercheurs expérimentés. L’équipe R&D travaille au développement du cœur d’analyse de nos logiciels médicaux et travaille au développement de modèles de machine learning et leur intégration au sein des logiciels médicaux de l’entreprise. Les objectifs de l’équipe dans les années qui viennent sont de continuer à améliorer la solution dédiée au cancer de la vessie et de développer des solutions visant d’autre pathologies.
Rôle et Missions
Epaulé et mentoré par les membres seniors de l’équipe, votre rôle sera de participer activement aux développements des modèles de machine learning et de deep learning qui sont intégrés dans les produits de VitaDX en participant à un large panel d’activités :
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Recensement des besoins en data et en annotation nécessaires à l’apprentissage et à la validation des modèles, suivis des projets d’annotations,
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Apprentissage, test et validation de modèle de machine learning et de deep learning pour les différentes taches du workflow d’analyse (segmentation, classification de cellules, diagnostic...)
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Veille scientifique et présentation d’articles SOTA utiles à l’activité de l’équipe (multiple-instance learning, domain adaptation, self-supervised learning...)
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Participation à la documentation et aux codes reviews des modèles développés,
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Développement, validation et intégration de pipeline d’analyse dans les logiciels médicaux de VitaDX,
Profil recherché
Vous sortez d’un master ou d’un doctorat dans le domaine du machine learning et/ou du Computer Vision. Vous voulez travaillez dans le domaine de l’imagerie médicale. Vous êtes pragmatique, rigoureux et autonome.
Compétences requises
Connaissances algorithmiques :
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Bonne connaissance du Machine learning (supervised or unsupervised learning, notions d’overfit, de cross-validation...)
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Compréhension du deep learning (types de modèles, entraînement...)
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Familiarité des problèmes spécifiques images : modèles de segmentation, classification et détection d'objets.
Connaissances techniques :
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Maîtrise de Python
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Maîtrise a minima d’un framework de deep learning (PyTorch, TensorFlow...)
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Expérience avec la stack scientifique python : scikit-learn, scikit-image, pandas ...
Compétences appréciées
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Maîtrise de l'utilisation de git pour le contrôle des versions et la collaboration.
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Expérience de l’environnement Linux