Work Flexibility: Hybrid
Dans le cadre de nos activités en traitement d'image et visualisation, nous recherchons un ingénieur en charge de l’étude, et du développement de solutions algorithmiques innovantes pour la planification de la chirurgie de l'épaule.
Vous intégrerez l'équipe de développment IA pour prendre en charge la conception, le développement et, par exemple, la mise au point des fonctions de classification, de segmentation, de recalage de scanners CT pré-opératoires.
Ce que vous ferez :
1. Votre responsabilité consistera à concevoir et à développer un prototype logiciel pour la planification chirurgicale, qui se basera sur des images 3D préopératoires CT et développer des algorithmes d'apprentissage automatique permettant d'analyser les données cliniques et de créer des modèles prédictifs qui aident les médecins à mieux comprendre leurs patients avant le traitement
2. Vous contribuerez à la conception et au développement de librairies de traitement d'images et visualisation en C++
3. Vous aurez également pour mission d'incorporer ces bibliothèques C++ dans un prototype logiciel et de les valider en collaboration avec des chirurgiens.
4. Vous serez également amené à développer des algorithmes d'apprentissage profond/deep learning de classification d'images, de segmentation de scanners CT, d'aide à la décision chirurgicale
5. Vous développez et améliorerez des méthodes de visualisation, en employant par exemple, des algorithmes de traitement de nuages de points et de maillages.
Votre profil :
6. Vous avez un Master ou Doctorat en Informatique ou dans une discipline similaire.
7. Vous avez plus de 2ans d'expérience en développement C++ utilisant des bibliothèques pour le traitement d'images, le traitement de maillages et la visualisation 3D.
8. Vous avez une solide d'expérience industrielle, y compris le développement, l'intégration, les tests et le déploiement.
9. Vous possédez de l'expérience dans le développement en utilisant un système d'intégration continue et git.
10. Idéalement vous avez des connaissances de l'apprentissage profond/deep learning pour la classification, la segmentation (ResNet18, UNet…) et des librairies pytorch ou tensorflow.
Informations supplémentaires :
11. Notre pile technique : C++, compilateur clang/gcc/MSVC, git, gitlab, Redmine, PyTorch, ITK+DICOM gdcm, VTK.
12. Contrôle des sources, compilation en une étape, base de données de bogues, exigences et feuille de route contrôlées, équipe de test dédiée, évaluation de l'utilisabilité de l'application par les chirurgiens.
Travel Percentage: None
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