Développeur ia - (h/f) - en alternance

Vos missions en tant que Développeur IA
- (H/F)
- En alternance en alternance :


- Participer au développement d’un algorithme d’intelligence artificielle pour l’aide à la décision thérapeutique et au diagnostic de pathologies cutanées à partir d’images médicales


- Collaboration avec une équipe pluridisciplinaire pour l’amélioration des performances des algorithmes existants et l’intégration de nouvelles sources de données


- Respect des recommandations réglementaires en lien avec l’usage de l’IA en médecine


- Communication des résultats obtenus, à l’écrit comme à l’oral


- Participation à un projet à fort impact dans le domaine de la santé publique



Poste basé à Meyreuil (Provence-Alpes-Côte d'Azur). Travail en hybride.



Rythme d’alternance et présence en entreprise

Du lundi au vendredi

Périodes de travail de 8 heures

Repos le week-end

Travail en journée


En entreprise : 4 jours par semaine (jours au choix) avec présence réduite à 3 jours 1 à 2 fois par mois

En formation: 1 jour par semaine + 1 jour supplémentaire 1 à 2 fois par mois

Attention ! Cette offre ne s’adresse qu’aux candidats à l’alternance qui effectuent leur formation avec OpenClassrooms. Seules les candidatures répondant à ces critères seront étudiées.

Profil recherché :


- Étudiant(e) en data science, informatique, IA ou imagerie médicale


- Fort intérêt pour les applications de l’intelligence artificielle dans le domaine de la santé


- Bonne maîtrise de Python et des bibliothèques associées : NumPy, Pandas, scikit-learn, matplotlib, etc.


- Expérience en Deep learning avec des frameworks comme PyTorch ou TensorFlow / Keras


- Connaissance des architectures modernes en vision par ordinateur : CNN, U-Net, EfficientNet, Transformers visuels (ViT)


- Maîtrise des techniques de segmentation d’image et de classification


- Connaissance des étapes de traitement d’image : prétraitement, normalisation, augmentation, etc.


- Expérience dans la gestion de données médicales : images (PNG, DICOM, JPEG…) et métadonnées associées (âge du patient, localisation anatomique, type de peau, antécédents, etc.)



Merci de votre attention.