Description du poste
Nous recherchons un(e) stagiaire H/F pour rejoindre notre équipe innovation et prendre part à un projet de deep learning dans le secteur de la Chirurgie Assistée par Ordinateur.
L’objectif du stage est de développer un démonstrateur d’assistant virtuel basé sur les technologies Large Langage Model (LLM) et Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) pour accompagner l’équipe médicale dans l’utilisation du système de navigation durant l’intervention.
L’environnement d’une salle d’opération impose une efficacité et une facilité d’utilisation des outils particulièrement importante. Le système Exactech GPS, développé par Blue Ortho réunit un large ensemble de technologies de pointe qui peuvent parfois créer des difficultés dans l’utilisation.
Un assistant virtuel pourrait s’avérer particulièrement utile pour l’équipe médicale afin de rapidement identifier l’évènement ou la situation difficile. Une ou plusieurs solutions de résolution seraient alors présenter afin de résoudre les difficultés. Cela leur permettrait de ne se concentrer que sur le déroulement de la chirurgie.
Cet assistant devra être en capacité :
• D’interpréter les questions posées par l’équipe médicale
• De rassembler des informations pertinentes parmi un large ensemble de documents
• De les synthétiser rapidement des réponses claires et concises.
Le/La stagiaire aura pour mission de :
• Concevoir un benchmark d’évaluation de différents modèles disponibles
• Identifier le modèle le plus adapté à la solution que nous souhaitons développer
• Constituer une base de connaissances à partir des documents internes
• Optimiser le ou les modèles sélectionnés
• Concevoir un environnement d’évaluation quantitatif et qualitatif
• Développer un démonstrateur
+ d'infos ici : https://recrutement.blue-ortho.com/jobs/6497024-stage-innovation-conception-et-developpement-et-evaluation-d-un-assistant-virtuel-chirurgical
Profil recherché
Formation / Compétences
• École d’Ingénieur (stage de 3ème année)
• Python (numpy, matplotlib)
• LMStudio
• Deep learning (Keras-Tensorflow / Pytorch), NLP, algorithmes d’Indexation et de recherche de similarité (librairie FAISS), Representation vectorielle dense (SentenceTransformer)
• Analyse sémantique textuelle (cosine similarity, BLEU, ROUGE)
• Outils d’analyse statistiques (ROC, matrices de confusion)
• Anglais lu, écrit, parlé
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