Missions

Ce CDD est financé par le projet CNRS DeepOeilTeL. Le but de ce projet est de concevoir et développer une plateforme mobile basée Smartphone et IA-DL (Intelligence Artificielle et Deep Learning). Cette plateforme assurera la capture à grande échelle d’images Fond d’œil (FO) pour la création de bases de données publiques, et le dépistage et l’aide au diagnostic précoces de pathologies oculaires, basés sur des méthodes d’apprentissage profond.
Plusieurs champs applicatifs de cette plateforme sont envisageables. Le déploiement sur des sites pilotes dans le cadre de réseaux de Télé-ophtalmologie au sein des services d’ophtalmologie dans des hôpitaux de Paris et en région parisienne représente le principal objectif du projet DeepOeilTeL.
Dans le cadre du projet DeepOeilTeL, l’ingénieur recruté(e) participera à la conception et le développement d’une plateforme mobile basée Smartphone et Deep Learning (modèles de type Deep Convolutional Neural Network : DCNN). Cette plateforme assurera la capture à grande échelle d’images Fond d’œil (FO) pour la création de bases de données publiques d’images, notamment en utilisant des caméras rétiniennes portables. Elle assurera le dépistage et l’aide au diagnostic précoces de pathologies oculaires, basés sur des méthodes d’apprentissage profond. Il spécifiera les différentes fonctionnalités de la plateforme, ainsi que les différents protocoles associés à son déploiement et son évaluation en milieu hospitalier, et ce en étroite collaboration avec des ophtalmologistes.

Activités

Le/la candidat(e) retenu(e) aura pour activités principales de :
· Contribuer à la spécification des différentes fonctionnalités de la plateforme
· Développer son déploiement logiciel sur une plateforme mobile basée Smartphone et caméra rétinienne portable
· Assurer son déploiement, son évaluation en milieu hospitalier en coordination étroite avec des ophtalmologistes

Le/la candidat(e) sera intégré(e) à l’équipe « A3SI », composée de 23 enseignants-chercheurs permanents et d’une trentaine de non-permanents environ.

Compétences

Le/la candidat(e) aura les compétences suivantes :
- Programmation C/C++, Java, Swift, Python, etc.
- Développement web back-end, front-end, HTML, CCS, PHP, ASP, jQuery et Ajax
- Vision par ordinateur / Classification Deep learning et Keras, Tensorflow, OpenCV, etc.
- Des connaissances de base en traitement d’images
- Des connaissances des Framework Android Studio et Xcode seront un réel point fort
Il / elle aura de préférence des connaissances / expériences dans les domaines ci-dessous :
· Logiciel embarqué et applications Smartphone
· Les concepts et architectures basée Deep Learning, outils et technologies associées
· Traitement et Analyse d’images
· Le déploiement de la plateforme logicielle en milieu hospitalier
· Conception et rédaction de documentations scientifiques et techniques
· La connaissance des protocoles, dispositifs législatifs de protection, sécurisation des données en milieu hospitalier et dans le domaine de la santé
· Les outils de gestion de version logicielle
· Les méthodes de développement des applications mobiles, et applications basées Deep Learning

Contexte de travail

L’ingénieur de recherche exercera son activité au sein de l’équipe A3SI du laboratoire d’informatique Gaspard Monge (LIGM, UMR 8049) de l’Université Gustave Eiffel.
Le LIGM est une unité mixte de recherches du CNRS, qui compte 160 personnes (dont une centaine de permanents) répartis sur 3 bâtiments de la cité Descartes (RER A, Champs-sur-Marne).
Le recruté sera localisé dans le bâtiment ESIEE et disposera d’un bureau et d’un poste informatique. Il aura accès à la restauration collective (CROUS).
Dans le cadre de son activité, l’ingénieur(e) sera amené(e) à effectuer des déplacements réguliers en région parisienne dans des centres hospitaliers.

Contraintes et risques

Pas de travail la nuit et le week-end. Travail sur écran.