Dans ce contexte, le stage consistera à améliorer le réseau de neurones existant en :
- générant un dataset synthétique adapté pour compléter le jeu de données réelles
- travaillant la data augmentation et les paramètres d’entraînement (loss…)
- explorant d’autres architectures neurales si besoin D’autres problématiques pourront être explorées (score de confiance, robustesse au mouvement…).

Le stage s’effectuera en Python avec PyTorch et l’entraînement sera réalisé sur des serveurs AWS. Ce projet est au cœur des enjeux actuels d’imagerie médicale avec pour objectif un déploiement rapide sur le terrain. Vous travaillerez à la validation des performances du modèle et apprendrez donc à traquer les failles de votre modèle sans vous bercer d’illusions. Vous participerez à la rédaction du dossier technique associé, ce qui constitue une expérience précieuse, particulièrement si vous vous destinez au domaine de la santé. Vous serez intégré à une équipe expérimentée et de haut-niveau, avec le souci d’un encadrement qui vous fasse grandir scientifiquement et professionnellement.

En recherche d’un stage de 6 mois, vous êtes à l’aise en Python et Machine Learning (nous vous ferons passer un test pratique lors de l’entretien). Vous êtes inventif, pragmatique et méthodique. Vous avez de l’intuition et savez parfaitement organiser votre travail pour éviter de vous perdre dans la multitude des paramètres à tester. Un premier projet lié à l’imagerie médicale ou au deep learning est fortement souhaité.

Stage de fin d’études uniquement (5 mois minimum), début du stage entre février et mai 2025