Ingénieur de recherche en machine learning pour la simulation anatomique (H/F)

France, 78, Vélizy-Villacoublay
Regular
5/19/2024
539005

Au cœur de l'innovation à Dassault Systèmes, vous intégrerez une équipe sous la direction de la Recherche, dédiée aux nouvelles approches de modélisation 3D et simulation anatomique.

Afin de renforcer la stratégie de Dassault Systèmes en tant qu'acteur de la santé numérique, nous nous intéressons notamment aux challenges de la modélisation du vivant, afin d'être en mesure de fournir des solutions à même de concevoir le jumeau numérique 3D de n'importe quel patient. 
Un tel jumeau numérique peut s'avérer crucial, autant pour la compréhension des pathologies (médecine descriptive), que pour l'élaboration de traitements plus sûrs et personnalisés (médecine prédictive), afin de prédire l'évolution d'une maladie ou la réponse d'un organe à une chirurgie. 

Pour en savoir davantage : https://www.3ds.com/fr/newsroom/press-releases/meditwin-launch

La modélisation automatisée d'un jumeau numérique de l'être humain nécessite ainsi plusieurs axes de développement, de la reconstruction 3D d'organes à partir d'images médicales bruitées, à la simulation numérique du jumeau sous divers contraintes. 
Cette dernière étape est essentielle afin que le jumeau numérique ne soit pas utilisé à des fins de visualisation uniquement, mais puisse être analysé dans le contexte d’une pathologie et d’un traitement, en testant différentes hypothèses et en explorant dynamiquement son comportement selon les scénarios évalués.

Pour répondre à cette problématique, plusieurs challenges se posent, de la calibration du modèle physique afin d’avoir une simulation spécifique à un patient donné, à la quantification de l’incertitude pour s’assurer la fiabilité des résultats, en passant par une simulation réactive afin de permettre une prise de décision médicale éclairée mais rapide. Cela nécessite donc des calculs très efficaces, en particulier dans le contexte d’une application médicale. 
Les technologies issues du machine learning et en particulier du deep learning peuvent être exploitées avec succès afin de rendre possible des simulations complexes précises tout en contenant les coûts de calcul.

Poste en CDI, basé à Vélizy Villacoublay.


Vos missions :
Dans ce contexte, votre rôle consistera à développer des méthodes de simulation anatomique et de calibration tirant parti de l'intelligence artificielle et notamment des réseaux de neurones. En particulier, vous pourrez développer des méthodes de régression physique alliant la connaissance des lois avec l'apprentissage sur une base de données (e.g. Physics-Informed Neural Networks), des réseaux de neurones adaptés à la prédiction physique sur des modèles anatomiques (approche eulérienne, deep learning adapté à des maillages 3D, etc.), ou bien encore des méthodes d'inférence bayésienne pour la calibration et la quantification d'incertitude des modèles.

Vous participerez également à la mise en place d'une infrastrucure back-end unifiée de simulation anatomique, permettant l'intégration transparente de simulations apprises au côté de solveurs haute fidélité plus traditionnels, ainsi qu'à la création de bases de données de simulations numériques pour déployer les modèles issus du machine learning.
L’objectif sera de mettre en œuvre ces diverses méthodes en priorité dans le cadre de la simulation anatomique de jumeaux numériques cardiovasculaires, pouvant coupler de la simulation électrophysiologique, électrochimique, fluide, ou encore mécanique, dans le cadre de différents scénarios médicaux.

 

Les tâches suivantes relèveront de votre responsabilité :

  • État de l'art du machine learning dans le contexte de la simulation numérique multi-fidélité.
  • Mise en place de bases de données de simulations numériques à partir de logiciels/librairies existants.
  • Conception et implémentation de technologies de machine learning pour la simulation anatomique et la calibration.
  • Mise en place d'une infrastructure back-end de deep learning intégrée dans un socle commun de simulation anatomique multi-fidélité.
  • Intégration continue dans l'architecture logicielle de l'équipe, définition des infrastructures back-end, mise en place de tests unitaires.

Vos qualifications 
Vous êtes issu d'une formation en Ecole d'ingénieurs ou en Université, ou doctorante.
Vous êtes spécialisé en Sciences informatiques ou Mathématiques Appliquées.

Vous avez des connaissances avancées en mathématiques appliquées, notamment en deep learning. Des connaissances en 3D et en simulations numériques seront particulièrement utiles également.
Vous souhaitez valoriser une expérience significative du développement logiciel associée à une culture de l'informatique et de l'algorithmique.
Vous maitrisez le langage Python et les librairies de deep learning, notamment PyTorch.
Une connaissance du MLOps et des infrastructures cloud sera particulièrement valorisée.
Une expérience de la simulation anatomique sera appréciée mais n'est pas indispensable.
Votre niveau d'anglais est courant, tant à l'écrit qu'à l'oral.

Nous rejoindre c’est aussi
Intégrer une entreprise scientifique au cœur de l’innovation technologique, portée par une forte croissance depuis plus de 40 ans.

Principaux avantages et bénéfices :
Environnement multiculturel
Cadre de travail convivial axé sur le bien-être et la santé 
Engagement en faveur de la diversité et de l’inclusion
Politique dynamique de développement de carrière : plan de formation, mobilités internes, etc

Diversity statement

As a game-changer in sustainable technology and innovation, Dassault Systèmes is striving to build more inclusive and diverse teams across the globe. We believe that our people are our number one asset and we want all employees to feel empowered to bring their whole selves to work every day. It is our goal that our people feel a sense of pride and a passion for belonging. As a company leading change, it’s our responsibility to foster opportunities for all people to participate in a harmonized Workforce of the Future.
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