Post-doctorante ou Post-doctorant en apprentissage de représentation pour l'imagerie médicale - CDD de 1

Nous recherchons notre futur(e) post-doctorant(e) en apprentissage de représentation pour l’imagerie médicale pour rejoindre le département Image, Données, Signal (IDS), plus précisément dans l'équipe Image, Modeling, Analysis, GEometry, Synthesis (IMAGES). Le poste de chercheur postdoctoral proposé se situe au sein du . Le département IDS développe de nouvelles méthodes et de nouveaux algorithmes d'IA pour analyser et exploiter ces données, contribuant ainsi à de nombreux aspects de la science des données. Ces aspects vont de la remise en question des attentes sociétales (équité, gestion des biais, robustesse/fiabilité, protection de la vie privée, frugalité énergétique) à des applications clés telles que la surveillance de la santé ou de l'environnement, en passant par la réponse aux contraintes technologiques et informatiques (par exemple, les réseaux de capteurs, l'Internet des objets, les systèmes de fichiers distribués ou les infrastructures pour le calcul massivement parallèle/distribué, le traitement en ligne).
La recherche menée au sein du département IDS s'appuie sur divers domaines tels que la modélisation probabiliste, l'apprentissage statistique, la simulation, l'optimisation, l'apprentissage automatique, le traitement automatique du langage naturel (TALN), le calcul visuel et audio (y compris la vision par ordinateur), l'infographie, l'imagerie médicale, la télédétection, les données multimodales, etc.
Les activités du département IDS bénéficient d'une forte reconnaissance nationale et internationale et sont soutenues par de nombreux financements (projets ERC et européens, financements ANR, chaires et laboratoires conjoints, etc.). Le département contribue activement à l'innovation et à la recherche industrielle. L'IDS est également un contributeur majeur à l'Institut Polytechnique de Paris et au centre Hi!Paris.
Vos principales missions seront :
Assurer des missions de recherche dans le domaine de l’apprentissage de représentation pour l’imagerie médicale
Assurer des missions d’encadrement et de tutorat
Participer à la notoriété de l’Ecole, de l’Institut Mines-Télécom et de l’Institut Polytechnique de Paris
Pré-requis du poste
Vous disposez de connaissances théoriques et pratiques approfondies en apprentissage profond, apprentissage automatique et vision par ordinateur. Vous maîtrisez les principaux paradigmes d’apprentissage par représentation, notamment l’apprentissage auto-supervisé, l’apprentissage contrastif, le pré-entraînement non supervisé et les modèles de base.
Vous avez une expérience en traitement de données d’imagerie médicale et maîtrisez Python ainsi que des frameworks dédiés à l’apprentissage automatique et à l’imagerie médicale, tels que Scikit-learn et PyTorch. Vous êtes titulaire d’un doctorat en informatique, mathématiques appliquées, génie biomédical ou domaine connexe, et vous maîtrisez l’anglais.
Vous êtes capable de travailler en équipe, d’engager un dialogue constructif et de rédiger des docu