Déterminer le pattern caractéristique d’une crise d’épilepsie, Application aux séries temporelles

Type de poste
Niveau d'étude minimal
Dates
Durée du poste
Contrat renouvelable
Contrat non renouvelable
Date de prise de fonction
Date de fin de validité de l'annonce
Localisation
Nom de la structure d'accueil
Adresse

1, place Verrazzano
69009 LYON
France

Contacts
Charlotte Alliod
Email du/des contacts
charlotte.alliod@altran.com
Description

Sujet: Déterminer le pattern caractéristique d’une crise d’épilepsie, Application aux séries temporelles

Contexte :

Face à l’explosion du monde du numérique, et notamment l’intégration de l’Intelligence Artificielle et du Big Data, le processus de soins et de prise en charge du patient doit être repensé. L’émergence de ces technologies rend en effet possible l’amélioration de la conception des nouveaux projets de santé, l’optimisation du parcours de soin au sein de structures hospitalières ainsi que le développement de nouveaux dispositifs médicaux innovants, connectés et adaptés permettant ainsi un meilleur suivi des pathologies chroniques.

Dans ce cadre, la Direction R&I France, entité de recherche interne du groupe Altran, mène le projet PACIFIC (PAtient-Centered Innovations For the Improvement of Care). Ce projet vise à développer un vaste ensemble d’algorithmes d’analyse de données et de Machine Learning pour le domaine de la santé, allant du Process Mining, l’analyse de Séries Temporelles, au Text Mining.

Missions :

En collaboration avec le chef de projet PACIFIC, vous aurez pour missions :

° De mener les travaux de recherche sur la partie analyse de données en suivant les axes pré-établis :

- Intégrer et prétraiter des données d’EEG de patients épileptiques.
- Proposer, tester et mettre en place des méthodes de Data Mining / Machine
Learning pour diagnostiquer et prévoir la survenue de crises d’épilepsies.
- Proposer, tester et mettre en place des méthodes de Text Mining afin de
déterminer les patterns caractéristiques d’une crise.
- Rendre une vue synthétique de vos résultats.

° D’assurer les objectifs de production scientifique, tels que veille, publication d’articles scientifiques, conférences et communications internes.

Profil :

- Formation ingénieur / master avec spécialisation en Data Sciences mathématiques
appliquées, informatique, software engineering, traitement du signal, bio-
informatique ou équivalent.
- Compétences en Machine Learning
- Des compétences en traitement du signal, séries temporelles et classification
supervisées.
- Maîtrise d’un langage de programmation d’analyse de données : Python (Pandas,
Numpy, Scikit-learn, scipy…)
- Autonome, travail en équipe, ouvert d’esprit, force de proposition.
- Maîtrise du français et de l’anglais, à l’écrit comme à l’oral.

Equipe adhérente personne morale SFBI
Equipe Non adhérente