POST-DOCTORANT.E / INGENIEUR.E DE RECHERCHE - PROJET SIRIC ILIAD F/H (DRI2025-28)
L'établissement
Au CHU de Nantes, nous sommes un collectif de 13 000 professionnel·le·s engagé·e·s et précurseur·euse·s, animé·e·s par la volonté de repousser les frontières de la santé. Nous portons une vision, celle de faire bouger les lignes avec tous les acteurs de santé du territoire pour améliorer la santé de tous.
Prouesse et proximité : nous assurons l’excellence des soins et de la recherche par l’approche multidisciplinaire, la culture de l’innovation et la force du compagnonnage.
Solidarité, exigence, curiosité, nos valeurs partagées guident nos actions et nous poussent à être toujours plus ingénieux, éclaireurs, activistes du soin, coopérateurs.
Nous explorons tous les possibles et sommes à la pointe de l’innovation. Nous voulons ouvrir de nouvelles voies et susciter l’espoir d‘un avenir meilleur.
Notre mission en tant que premier employeur de la région : donner les capacités d’agir aux professionnel·le·s hospitalier·ère·s.
Chacun·e de vous est essentiel·le, c’est pourquoi nous sommes engagé·e·s pour cultiver vos talents, soutenir vos engagements et faire vivre nos valeurs.
Rejoignez l’aventure !
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Le poste
Depuis plus de 30 ans le CHU de Nantes conduit une politique très volontariste pour assurer le développement de la recherche biomédicale sur le site. Il compte aujourd’hui parmi les 10 CHU les plus forts chercheurs de France. Il tire notamment sa force de son écosystème : le CHU de Nantes est le seul CHU membre d’un établissement public expérimental (EPE), Nantes Université, labélisé depuis 2022 I-Site autour d’un projet ambitieux sur la santé et l’industrie du futur.
Au sein du CHU de Nantes, la Direction de la recherche et de l’innovation(DRI) du CHU de Nantes contribue activement à la mise en œuvre stratégique et opérationnelle de ces enjeux. Elle est organisée en 5 départements : Grands Programmes Nationaux & Européens, Innovation & Développement, Investigation & Recherche translationnelle, Promotion, Ressources & Support.
Elle regroupe près de 520 collaborateurs, au service de la recherche et de l’innovation.
Le département investigation et recherche translationnelle est en charge de la conduite des études. Ce département fédère les 26 unités d'investigation clinique, dont la moitié sont labélisées Centre d'Investigation Clinique (CIC) par le ministère de la Santé et l'Inserm, en reconnaissance de leurs activités de recherche translationnelle conduites avec les laboratoires de recherche du site (9 Unités Mixtes de Recherche). Les activités des structures d'appui à la recherche tels que le Centre de Ressources Biologiques (CRB), la Tumorothèque et la Clinique Des Données (C2D) sont pilotées par ce département et se placent à l'interface avec les structures de recherche de l'écosystème nantais (UMR, université, école centrale).
Le service d’hématologie biologique du CHU de Nantes comprend sept unités fonctionnelles, dont l’UF de cytologie, qui joue un rôle central dans le diagnostic et le suivi des hémopathies malignes. En étroite collaboration avec les services cliniques régionaux et les équipes de recherche, cette unité s’inscrit dans une dynamique d’innovation en utilisant désormais les outils de numérisation des frottis sanguins et médullaires permettant le développement d’algorithmes d’intelligence artificielle. Cette démarche s’effectue en collaboration avec Polytech Nantes et le laboratoire LS2N.
?Missions principales :
Développement, validation et maintenance des algorithmes dans le cadre du diagnostic et de la recherche sur les hémopathies malignes, en particulier pour le diagnostic et le pronostic du myélome multiple.
- Intégration et mise en place de projets de recherche en apprentissage profonds pour le diagnostic et le pronostic des hémopathies malignes ;
- Maintenance et extension des pipelines d’analyse (mis en place sous Pytorch) ;
- Collaboration étroite avec les praticiens du service pour la définition des questions biologiques et la mise en place de workflows d’intégration, de traitement et d’annotation des données ;
- Développement de pipelines d’automatisation des diagnostics sur les différentes thématiques dans un cadre de recherche appliquée (benchmark, création d’architectures spécialisées, modalités d’entraînement supervisé/non-supervisé, …) ;
- Veille scientifique sur les domaines du deep learning et de ses applications en hématologie ;
- Publication scientifique sur les différents projets ;
- Participation à la recherche de partenaires hospitaliers et industriels pour pérenniser l’acquisition des données.
Département du lieu de travail : 44
Ville : Nantes
Temps de travail hebdomadaire : Horaires normaux
Le profil
✅ Diplôme / Formation :
- Titulaire d’un diplôme en informatique, de niveau ingénieur avec implication en intelligence artificielle et analyse d’images, PhD apprécié,
- Connaissances approfondies en deep-learning, notamment les architectures convolutives et transformer, les paradigmes d’apprentissages (classification, segmentation, régression …),
- Connaissance en machine learning et en intégration de données multi-modales (images et tabulaires).
✅ Expériences attendues :
- Expérience professionnelle obligatoire sur Python et Pytorch,
- Connaissances en IA analyses d’Images exigées,
- Connaissances du domaine de la santé appréciées.
✅ Connaissances, compétences et qualités professionnelles associées :
Qualité et compétences générales :
- Aisance relationnelle, sens du dialogue et transparence dans les échanges avec les biologistes et responsables médicaux,
- Capacité à travailler en équipe, à collaborer efficacement et à être force de proposition dans un environnement multidisciplinaire,
- Sens de l’organisation, rigueur, esprit critique,
- Capacité à assurer un reporting clair et régulier,
- Maîtrise de l’anglais scientifique, à l’oral comme à l’écrit : capacité à s’exprimer en anglais, à suivre des présentations ou réunions scientifiques, à lire des publications et à la rédaction d’articles de recherche.
✅ Compétences techniques :
- Maîtrise avancée de Python, notamment pour les data sciences,
- Une maîtrise avancée de Pytorch sera nécessaire pour intégrer les projets en cours,
- Librairies de traitement des données (pandas, numpy, ...),
- Librairies de machine learning et deep learning (scikit-learn, Pytorch/Tensorflow, scipy…),
- Librairies et outils de traitement d’images (OpenCV, pillow, Qupath, inkscape).
✅ Compétences théoriques :
- Connaissances approfondies en deep-learning, notamment les architectures convolutives et transformer, les paradigmes d’apprentissages (classification, segmentation, régression …),
- Connaissance en machine learning et en intégration de données multi-modales (images et tabulaires),
- Notions sur le transfert d’apprentissage (data shift, domain adaptation),
- Compétences en traitement d’image RGB,
- Notions de biologie humaine et acculturation à la santé.
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