Descriptif du poste:
Considérée comme la dernière grande frontière de l’électrophysiologie cardiaque, la fibrillation atriale est l’arythmie soutenue la plus fréquente dans la pratique clinique. L’ablation par cathéter des zones atriales jugées responsables de soutenir l’arythmie est devenue la thérapie de choix pour les formes persistantes de fibrillation en raison de son bon taux de succès à long terme. Un nouveau protocole d’ablation personnalisée s’est avéré supérieur aux protocoles classiques, mais les zones à ablater sont identifiées de manière visuelle. Pour pallier les inconvénients de l’identification subjective et localiser de manière automatique les sites atriaux à traiter par ablation, une famille d’algorithmes basés sur les réseaux de neurones convolutifs pour l’apprentissage profond (deep learning) a récemment été développée au laboratoire d’Informatique, signaux et systèmes de Sophia Antipolis (I3S, UMR 7271, CNRS, Université Côte d’Azur). Les résultats préliminaires sur une base de données réduite ont été obtenus dans le cadre d’une thèse doctorale soutenue en avril 2021, et ils ont fait l’objet de plusieurs publications scientifiques montrant l’intérêt de l’approche proposée.
L’objectif du présent projet de maturation est de porter les algorithmes développés au laboratoire I3S à un niveau de validation suffisant permettant leur incorporation à des produits d’aide à l’exploration électrophysiologique qui seront mis sur le marché. Pour ce faire, les algorithmes doivent être validés sur une base de données élargie et testés sur les signaux acquis avec le nouveau système développé par notre partenaire industriel. Dans ce programme pluridisciplinaire, vous travaillerez en étroite relation avec d’autres chercheurs du laboratoire I3S, des cardiologues du Centre hospitalier universitaire (CHU) Nice Pasteur, et des data scientists de l’entreprise partenaire, basée à l’étranger.
Descriptif des missions :
- Construire une base de données augmentée bien documentée : identifier les nouveaux patients, en exporter les données cliniques et électrophysiologiques, harmoniser les annotations
- Actualiser les algorithmes de classification sur la base de données augmentée
- Documenter le code des algorithmes actualisés
- Participer à l’installation du nouveau matériel d’acquisition de l’entreprise partenaire au bloc d’exploration électrophysiologique du Service cardiologie, CHU Nice Pasteur
- Exporter et valider les données acquises avec le nouveau matériel
- Interagir efficacement avec les différents partenaires (chercheurs, cliniciens, industriels) pour trouver des réponses aux questions survenant au cours du projet de maturation
- Exploiter et présenter les résultats des analyses de données, en garantir le suivi et la qualité
- Rédiger des rapports scientifiques, publications et brevets
- Participer à la diffusion et à la valorisation des résultats sous forme de présentations orales
- Assurer une veille scientifique et technologique dans le domaine du projet.
Profil recherché:
De niveau doctorat en Data science. Solides connaissances en traitement du signal et machine learning. Maîtrise des outils logiciels pour l’analyse de données et le deep learning (TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, SciKit-Learn, MATLAB, …), avec minimum 3 années d’expérience et excellent niveau de développement logiciel. Expérience dans la gestion et l’analyse de bases des données d’origine biomédicale. Connaissances en électrophysiologie cardiaque souhaitables. Bonnes compétences en communication orale et écrite, aussi bien en français qu’en anglais.
Entreprise:
La Société d'Accélération du Transfert de Technologies Sud-Est (SATT Sud-Est) a pour mission le transfert de résultats de recherche issus des laboratoires publics vers le monde socio-économique au travers de la protection, la maturation de technologies et de licences d’exploitation à des entreprises innovantes. Cette phase de transfert consiste à développer ces inventions afin que des entreprises puissent adopter une technologie fiabilisée et mieux adaptée à leurs enjeux. C’est une société au service des établissements académiques des Régions PACA & Corse – Universités, CNRS, Inserm, des CHU de Nice et de Marseille.
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