Missions
1. Ce poste est proposé dans le cadre des projets ANR MLQ-CT (), et ANRS-MIE (ANRS00885-R-PR), dont Telecom SudParis est partenaire, qui ont pour objectif le développement et le transfert en routine clinique d’outils d’analyse quantitative des pneumopathies interstitielles diffuses et de suivi post-tuberculose. Le poste vise à renforcer les compétences en intelligence artificielle (IA) appliquée au domaine médical, notamment dans la conception et le déploiement de solutions IA pour l’analyse des images TDM (scanner X) thoraciques au sein du service de Radiologie de l’Hôpital Avicenne, Bobigny, partenaire du projet.
La personne recrutée intégrera le Département ARTEMIS (Advanced Research and Techniques for Multidimensional Imaging Systems) de Télécom SudParis et bénéficiera de l’expertise en deep learning et en imagerie médicale acquise par l’équipe au cours des dernières années (plus de 10 thèses de doctorat, défendues ou en cours, au cours des 3 dernières années), ainsi que des installations matérielles (plateforme ARTEMIS deep learning) nécessaires au développement de ses activités
Activités
2. Développer des solutions IA pour la segmentation des régions pathologiques pulmonaires (cavités, emphysème, fibrose, verre dépoli, rayon de miel, condensations)
3. Contribuer dans le portage de solutions « classiques » de segmentation d’image développées au département ARTEMIS vers des modèles de deep learning (segmentation bronchique, vasculaire, pulmonaire)
4. Développer des solutions « Docker » pour les modèles développés afin de pouvoir les déployer sur le site hospitalier
5. Assister sur le traitement des données image patient en utilisant les solutions existantes et celles de IA développées
6. De manière ponctuelle, co-encadrer des projets étudiants en lien avec la thématique étudiée
Formation
7. Diplôme Bac + 5 d’Ingénieur français ou équivalent spécialité vision par ordinateur / imagerie
8. Diplôme Bac+ 4 ou équivalent avec une expérience professionnelle ≥ 4 ans
9. Diplôme Bac+ 3 ou équivalent avec une expérience professionnelle ≥ 6 ans
10. Diplôme Bac+ 2 ou équivalent avec une expérience professionnelle ≥ 10 ans
Compétences, connaissances et expériences indispensables
11. Expérience de travail en IA appliquée à l’imagerie médicale
12. 2 à 3 ans d’expérience en deep learning
13. Connaissances scientifiques approfondies des techniques d’apprentissage (
machine learning
) profonds (deep learning), ainsi que des outils et environnements de développement logiciels associés (frameworks (Pytorch, Tensorflow/Keras, …), bibliothèques Python spécialisées, Docker)
14. Expérience en imagerie médicale, notamment TDM (scanner X) et en particulier en imagerie pulmonaire
15. Expérience sur des modèles génératifs, en particulier les modèles de diffusion, démontrée par des publications ou des dépôts Git
16. Maîtrise du français et de l’anglais
Compétences, connaissances et expériences souhaitables
17. Publications scientifiques dans des conférences ou revues médicales
18. Expérience dans le développement d’applications industrielles
19. Une première expérience en milieu industriel
Capacités et aptitudes
20. Aptitude au travail en équipe au sein de contrats de recherche nationaux ou internationaux, en collaboration avec des partenaires académiques et industriels
21. Qualités relationnelles
22. Aptitude à la synthèse et à la rédaction
23. Sens de l’animation et de l’organisation
24. Sens du travail en équipe
25. Réactivité, esprit d’initiative et de rigueur
Informations complémentaires et candidature
26. Date limite de candidature : 20 février 2026
27. Nature du contrat : CDD de 10 mois
28. Catégorie et métier du poste (usage interne): II - R, Ingénieur de recherche et développement ou A (fonction publique)
29. Localisation du poste: Evry-Courcouronnes (91)
30. Les postes offerts au recrutement sont ouverts à toutes et tous avec, sur demande, des aménagements pour les candidats en situation de handicap
31. Emploi ouvert aux titulaires de la fonction publique et/ou aux contractuels
32. Conditions de travail : 44 jours de congés, télétravail possible, restaurant et cafétéria sur site, accessibilité en transport en commun (avec participation de l'employeur) ou proche des axes routiers, association du personnel et association sportive sur le campus
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