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Expert (H/F) en déployement d'applications deep learning sur des données COVID

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
Français - Anglais

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Informations générales

Référence : UMR5220-FRECER-001
Lieu de travail : VILLEURBANNE
Date de publication : lundi 27 juillet 2020
Type de contrat : CDD Technique/Administratif
Durée du contrat : 6 mois
Date d'embauche prévue : 22 septembre 2020
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : entre 2500 et 3000€ bruts
Niveau d'études souhaité : Ingénieur
Expérience souhaitée : 1 à 4 années

Missions

Dans le contexte actuel du COVID-19, de nombreuses initiatives nationales et internationales ont été menées pour répondre à des tâches de diagnostic automatique de la maladie par des méthodes d'intelligence artificielle, notamment à partir d'images scanner (CTscan). Les CT-scan constituent actuellement la source d'information la plus fiable pour le diagnostic et deviennent l'examen de référence. Les approches mises en oeuvre reposent sur des réseaux de neurones convolutifs profonds pour segmenter les poumons et les lésions dans les images de scanner X, et reposent sur une estimation de la taille relative de la lésion pour déterminer le niveau de sévérité de contagion.
Au sein du groupe de travail sur le COVID-19 du GdR ISIS, une action est menée sur la mise en place de méthodes d'intelligence artificielle pour le pronostic d'évolution de la maladie. Ceci présente des enjeux cliniques majeurs dans le contexte actuel du déconfinement et dans la perspective d'une seconde vague de contamination. L'objectif consiste à franchir une étape supplémentaire dans la prédiction, permettant notamment de détecter parmi les patients contaminés ceux qui présentent des risques de contracter une version grave de la maladie nécessitant le cas échéant une place en réanimation.

Activités

La mission du candidat sera de mettre en place une plateforme ouverte aux laboratoires nationaux publiques impliqués dans cette action. Cette plateforme permettra l'accès sécurisé et le déploiement d'algorithmes d'apprentissage à partir d'une base de données innovante. Etant donné que cette base de données contient des informations sensibles mais anonymisées sur les patients (plusieurs types d'acquisition CT + dossier patient), il est primordial de garantir le cadre juridique et règlementaire qui entoure l'accès aux données (serveur labélisé pour le stockage de données médicales / RGPD etc..). Les données ne peuvent transiter sur des nœuds de calcul extérieurs au laboratoire sans risquer de rompre la traçabilité de l'usage de ces données. Il est donc nécessaire d'utiliser les ressources de calcul du laboratoire liées aux GPU. Le candidat devra donc sous le pilotage des ingénieurs du service informatique et développement assurer le déploiement d'algorithmes (via des technologies de type container) sur les serveurs de calcul qui seuls auront accès aux données patients. Une infrastructure de monitorage et de pilotage devra être mise en place afin de garantir un niveau de service suffisant à un usage type recherche (évolution rapide des scripts, méthode IA complexe). Ce portage indispensable et l'administration de ces scripts demandera au candidat une implication avancée dans les algorithmes de type « deep learning » afin de détecter en amont les problèmes.
De plus, cette approche pourrait être étendue à des méthodes d'apprentissage fédéré (federated learning). Si de nouvelles sources de données distribuées (par exemple, PACS ou entrepôts de différents centres cliniques) deviennent disponibles, les modèles sont alors entrainés sur plusieurs sites et le seul résultat de l'apprentissage est partagée respectant le caractère personnel des données médicales. Ces développements nécessitent eux aussi un effort conséquent sur le monitorage et des moyens humains en regard sur chaque site pourvoyeur de données.

Compétences

Le candidat devra posséder une base extrêmement solide dans l'usage des containers et l'utilisation de librairies en apprentissage profond. En effet, son rôle premier est l'accompagnement et le déploiement de scripts en apprentissage profond.
• Langages de programmation: Python, Javascript,
• Technologies : Kubernetes, Services de containers
• Librairies spécifiques : Torchmed, pyTorch

Contexte de travail

Le poste est ouvert au sein du laboratoire CREATIS (Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l'Image pour la Santé) Unité CNRS UMR 5220.

Le laboratoire Creatis est une Unité de recherche en imagerie médicale regroupant environ 200 personnes dont les domaines de recherche privilégiés sont au croisement de deux grands axes:
Durée: 6 mois renouvelable 2 fois
- L'identification des grandes questions de Santé pouvant être abordées par l'Imagerie.
- L'identification des verrous théoriques en traitement du signal & des images, en modélisation & en simulation numérique dédiés à l'imagerie du vivant.
Le site principal du laboratoire se situe sur le campus de la Doua, Villeurbanne (Villeurbanne (https://www.creatis.insa-lyon.fr/site7/fr). Le poste sera situé sur ce site.

Le candidat se trouvera sous la hiéararchie de Frederic Cervenansky, responsable du service informatique et développement, et intégré à ce même service.

Contraintes et risques

Qualité de vie au travail :
Le candidat bénéficiera des avantages mis à disposition par la délégation régionale du CNRS sur le campus de la Doua :
Sociaux
• Aide périscolaire
• Restauration, Aide au transport
• Droit à congés (à partir de 45 jours/an), télétravail sous conditions
• Etablissement engagé (QVT handicap, diversité, parité)
Accompagnement Mobilité
Campus Dynamique
• Installation sportives et culturelles
• Cadre de travail exceptionnel
• Plan campus: transports en mode doux.

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