Mots-Clés

deep learning electrocardiograms robustness interpretability

Description

La structure que vous allez rejoindre

L'Unité Mixte Internationale de Modélisation Mathématique et Informatique des Systèmes Complexes (UMMISCO UMI 209) rassemble des chercheurs, enseignants-chercheurs et personnels administratifs dynamiques et passionnés. Ils travaillent en France comme au dans les pays en développement (dans nos centres au Sénégal, Maroc, Cameroun et Vietnam). Ils développent et utilisent des approches de pointe en mathématiques (Systèmes Dynamiques, EDO, EDP, etc.) et en informatique (IA, Modélisation à base d’agents, Machine Learning, etc.) répondant à des questions liées à la science de la durabilité. UMMISCO est spécialisée dans la modélisation dont les applications stimulantes s’inscrivent dans les domaines de la santé et de l’environnement durable.

UMMISCO participe dans de nombreux réseaux nationaux et internationaux, et est également membre de SCAI (Sorbonne Center for Artificial Intelligence). Elle collabore très étroitement avec l’unité INSERM Nutiomique et le Centre d’Investigation Clinique (CIC) à l’hôpital de la Pitié Salpêtrière dans un programme de recherche translationnelle autour de l’analyse des données omiques, ainsi que des biosignaux, dont les électrocardiogrammes par des approches intégratives d’intelligence artificielle. Le CIC est un leader dans le domaine des arythmies induites par médicaments et participe dans de nombreuses études cliniques.

Une mission attractive

Vous souhaitez mettre vos compétences, temps et effort à disposition de la réalisation de projets passionnants et utiles pouvant sauver des vies ? C’est ce que nous vous proposons en rejoignant une équipe dynamique, agile et passionnée. Au sein d’UMMISCO, vous allez contribuer directement à l’un des projets très actifs, mariant l’intelligence artificielle et électrocardiogrammes. Ce projet scientifique est mené conjointement avec le Centre d’Investigation Clinique (CIC), de l’hôpital de la Pitié Salpêtrière, l’unité INSERM UMR ICAN, l’université d’Évry et l’université américaine de Vanderbilt. Vous travaillerez étroitement avec une équipe de chercheurs, ingénieurs, étudiants en thèse pour répondre à des questions méthodologiques en deep learning. Vous échangerez régulièrement avec des cliniciens experts et participerez à l’évaluation méthodologique et clinique des méthodes développées. Vous apportez votre expertise, votre motivation et ingénuité pour proposer des solutions à des problèmes méthodologiques de pointe.

Vos activités seront les suivantes :

• Participation à une mission de recherche méthodologique et de développement en deep learning pour répondre à des problématiques de modélisation, ainsi qu’à l’évaluation de leur utilisation dans le contexte clinique sous-jacent.
• Développement de code en python, design expérimental et expérimentations numériques à haute performance dans le cluster de calcul de l’unité.
• Travail de recherche bibliographique et de valorisation des approches développées sous forme de publications scientifiques accompagnées du code utilisable et documenté.
• Participation au travail de co-encadrement d’étudiants en Master et étudiants Ingénieurs autour des sujets connexes.
• Travail collaboratif avec les autres membres de l’équipe (ingénieurs, chercheurs, doctorants).
• Participation aux appels d’offres, publications et manifestations scientifiques issues de ces travaux.

Le profil que nous recherchons :

Qualifications

• Titulaire d'un doctorat ayant une formation en machine learning ou en biologie computationnelle avec une bonne expérience de l'analyse de données de types signaux, images.
• Jeune chercheur très motivé et curieux, doté d'excellentes aptitudes à la communication et à la collaboration, ainsi que d'un solide palmarès de publications.
• De solides compétences en programmation informatique et en scripting.
• De solides compétences en apprentissage profond sur une diversité d’architectures et problématiques appliquées aux données (signaux, images, texte, etc.)
• De l’expérience avec les bases de données relationnelles et NoSQL
• De l’expérience dans l’utilisation du calcul scientifique à haute performance et l’analyse des données massives
• De l’expertise dans le développement d’applications web sera appréciée

En outre, vous avez :

• Une bonne compréhension de la représentation des connaissances
• Une pratique courante : des langages R et Python, des bases de données, des workflows
• Si possible un goût et expérience sur les problématiques méthodologiques liées à la santé
• Une bonne capacité rédactionnelle, de synthèse et de communication surtout en anglais.
• De la proactivité. Vous êtes attendu à travailler de manière indépendante et prendre des initiatives scientifiques.

Ce qui vous attend

• Nous vous proposons de travailler dans un environnement scientifique innovant et très stimulant situé dans un quartier attractif de Paris.
• Vous aurez l'occasion de rédiger et de publier plusieurs manuscrits scientifiques basés sur vos résultats, et d'élargir considérablement votre expertise, réseau et palmarès.
• Le contrat de travail initial sera de 2 ans avec la possibilité de le prolonger et de postuler pour un poste de chercheur ou d’ingénieur permanent.