Ingénieur.e en imagerie et IA pour la santé

L’Inserm est le seul organisme public français entièrement dédié à la recherche biologique, médicale et en santé des populations. Il dispose de laboratoires de recherche sur l’ensemble du territoire, regroupés en 12 Délégations Régionales. Notre institut réunit 15 000 chercheurs, ingénieurs, techniciens et personnels administratifs, avec un objectif commun : améliorer la santé de tous par le progrès des connaissances sur le vivant et sur les maladies, l’innovation dans les traitements et la recherche en santé publique. Rejoindre l’Inserm, c’est intégrer un institut engagé pour la parité et l’égalité professionnelle, la diversité et l’accompagnement de ses agents en situation de handicap, dès le recrutement et tout au long de la carrière. Afin de préserver le bien-être au travail, l’Inserm mène une politique active en matière de conditions de travail, reposant notamment sur un juste équilibre entre vie personnelle et vie professionnelle. L\'Inserm a reçu en 2016 le label européen HR Excellence in Research et s\'est engagé à faire évoluer ses pratiques de recrutement et d\'évaluation des chercheurs. Le Poste Notre équipe au sein du GIN « Neuroimagerie fonctionnelle et perfusion cérébrale » travaille au développement de techniques innovantes d'acquisition et d'analyse en imagerie et spectroscopie par Résonance Magnétique Nucléaire (IRM et SRM) et sur leurs applications précliniques et cliniques en neurosciences (lien). Depuis plusieurs années, les développements en IA sont pleinement intégrés à nos travaux de recherche avec toute une part de l’équipe travaillant dans ce domaine. Nous recrutons donc pour renforcer l’équipe travaillant sur le neurodéveloppement de l’enfant, à l’intersection entre épidémiologie et neuroimagerie. Mission principale Vous travaillerez sur un projet dont l’objectif est de chercher des associations entre images IRM d’enfants d’une cohorte épidémiologique mère-enfant et l’exposition à certains polluants chimiques. L’objectif de votre travail est de développer des modèles d’IA pour réduire la dimensionnalité des données (IRM et socio-démographiques) afin de mettre en évidence des associations avec des polluants. Activités principales Vous ferez un état de la bibliographie sur les méthodes de réduction de dimensions par des outils d’IA pour intégrer des données multimodales issues d’images IRM et de variables socio-démographiques Vous développerez et comparerez des architectures d’IA avec cross-validation sur des données ‘test et validation’ Vous réaliserez les analyses statistiques dans l’espace latent pour explorer les liens avec les polluants chimiques Vous créerez les notebooks correspondants pour assurer la traçabilité de vos analyses Vous documenterez les résultats Vous diffuserez vos programmes en open-source Vous présenterez vos travaux (en local et/ou en conférences) Vous pourrez suivre certaines formations en lien avec le projet Vous contribuerez à la rédaction de publications scientifiques Profil Recherché Connaissances Méthodes statistiques appliquées à l’analyse de données Outils de réduction de dimensions basés sur l’IA Des connaissances de base en IRM et en logiciels de neuroimagerie (SPM, VolBrain, BrainVisa, FreeSurfer, FSL, etc.) seraient un plus Savoir-faire Programmation logicielle en Python, Matlab et/ou R Utilisation d’environnements Linux et de serveurs distants (bash shell, etc.) Maîtrise de PyTorch ou d’un framework équivalent Maîtrise d’outils de traçabilité et de reproductibilité (notebooks, documentation du code) Aptitudes Autonomie et sens des responsabilités Capacité d’interaction et de travail en équipe pluridisciplinaire Rigueur scientifique et sens de l’organisation Motivation, esprit d’initiative et capacité d’anticipation Expérience(s) souhaitée(s) Expérience solide en programmation et en développement de solutions en IA Niveau de diplôme et formation Master 2, diplôme d’ingénieur en informatique ou formation de niveau Bac+5 avec une dominante en informatique Envoyer CV et lettre de motivation au Dr Chantal Delon-Martin : chantal.delon@univ-grenoble-alpes.fr #J-18808-Ljbffr