Stage Data Science – H/F in Paris (FR), France

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Stage Data Science – H/F

Philips Healthtech Innovation Paris (HIP) est situé au centre de Paris (Sentier) et se consacre au traitement de l’imagerie médicale. L’équipe, composée d’environ 30 chercheurs et ingénieurs, est concentrée sur le fait de fournir les solutions les plus innovantes dans ce domaine et est en contact rapproché avec de grandes universités et sites cliniques en France et à l’étranger.

Votre rôle :

L’objectif de ce stage est de développer un modèle de base capable de combiner plusieurs modalités au cours de la formation. La capacité de représenter plusieurs modalités à partir de données médicales permet non seulement d’obtenir de meilleures représentations de l’état du patient qui seront utilisées dans des applications en aval, mais elle ouvre également de nouvelles voies d’interaction avec l’IA. Les cliniciens peuvent interroger des bases de données d’imagerie médicale en utilisant des descriptions d’anomalies en langage naturel ou utiliser des descriptions pour générer des images médicales synthétiques avec des pathologies contrefactuelles.

Vous êtes le bon candidat si :

  • Vous êtes en 3ème année d’école d’ingénieur / Master 2 en recherche, se spécialisant dans le machine learning, image processing ou mathématiques appliquées,

  • Vous avez des connaissances solides en statistiques, machine learning, deep learning et image processing,

  • Vous maitrisez Python, Tensorflow/Keras/Pytorch,

  • Vous avez un excellent niveau en anglais,

  • Vous êtes à l’aise pour communiquer et travailler en équipe.

A propos de Philips

Chez Philips, notre mission va au-delà de notre travail quotidien. Ensemble, nous avons pour objectif d’améliorer la vie de 2,5 milliards de personnes en innovant tout au long du continuum de santé. Nos solutions ont un impact direct sur notre vie de tous les jours et sur celle de nos proches.

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Il se peut que vous soyez le candidat idéal pour ce poste ou pour d’autres postes chez Philips. En savoir plus sur notre engagement en faveur de la diversité et de l’inclusion ici.

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