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Stage - Deep Learning en Santé Connectée

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Francia  París, Francia
Prácticas, Medicina/Salud, Francés, Inglés
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Descripción del puesto:

Chez (COMPANY NAME), nous développons des appareils de santé connectée : nos balances connectées, montres hybrides, tensiomètres, moniteurs de sommeil et tous les dispositifs de notre gamme sont aujourd'hui utilisés par des millions d'utilisateurs. Notre objectif est de permettre la prévention, le dépistage et l'accompagnement d'un certain nombre de maladies chroniques via des produits et des services innovants afin de révolutionner la manière dont on prend soin de notre santé.
Au sein de l'équipe Machine Learning, nous développons des algorithmes pour extraire des informations physiologiques et médicales pour nos utilisateurs tels que le SPO2, la fréquence cardiaque, la détection de diverses pathologies comme la fibrillation atriale, l'apnée du sommeil…
Nous recherchons un ou une stagiaire motivé.e par des sujets de santé avec des compétences en traitement du signal, en machine learning et en deep learning pour nous aider à concevoir les algorithmes de demain. Ce stage sera encadré par Guillaume de Laboulaye, notre Lead Machine Learning Engineer.
La mesure de la fréquence cardiaque apporte des informations précieuses pour le suivi de la santé et le dépistage de maladies chroniques, dans la vie quotidienne d'une part en pendant les efforts physiques d'autre part. Parmi les différentes technologies disponibles, la photopléthysmographie (PPG) est la plus adaptée à un suivi en continu dans une montre, et la plus répandue.
Le principe de base est d'envoyer de la lumière verte dans le poignet, et de mesurer la quantité de lumière qui revient dans le capteur optique de la montre : plus il y a de sang (rouge) dans le poignet, moins on récupère de lumière (verte). En réalisant une analyse spectrale du signal optique, on retrouve la fréquence cardiaque. La difficulté principale vient des mouvements, dans le poignet et entre la montre et le poignet. Ceux-ci perturbent fortement le signal, par du bruit d'une part et des fréquences concurrentes d'autre part.
L'enjeu principal consiste à utiliser les informations issues des accéléromètres pour nettoyer le signal des artefacts de mouvements et récupérer l'information pulsatile. Des méthodes classiques de traitement du signal peuvent y parvenir dans une certaine mesure, mais l'utilisation de Deep Learning est la solution la plus prometteuse pour passer un cap en termes de performances. Le stagiaire continuera un travail déjà initié en interne pour améliorer la solution actuelle, l'objectif étant d'obtenir un algorithme basé sur le Deep Learning qui surpasse l'algorithme classique actuel. Une problématique importante sera la gestion des données pour s'assurer d'une bonne généralisation du modèle.

Rejoindre l'aventure (COMPANY NAME), c'est :
* Intégrer un des pionniers et leaders mondiaux de la santé connectée, plusieurs fois primé au Consumer Electronic Show
* Contribuer à des projets innovants et ambitieux pour la santé de demain dans un environnement agile et en constante évolution
* Intégrer une entreprise internationale, membre de la FrenchTech 120, dont les équipes sont basées à Issy-les-Moulineaux, Boston, Hong-Kong et Shenzhen
* Participer à l'amélioration continue de nos produits et services en les bêta-testant avant leur sortie, notamment lors de nos nombreuses sessions sportives entre collègues
* Participer à la (COMPANY NAME) Med Academy en assistant à des conférences de professionnels de santé afin de renforcer ses connaissances dans le domaine médical
* Collaborer avec des collègues passionnés et célébrer ensemble chacune de nos réussites !
Toutes les candidatures reçues sont étudiées indépendamment de l'origine ethnique, des croyances, de la religion, du genre, de l'orientation sexuelle ou de la santé des candidats. (COMPANY NAME) aspire à offrir et garantir l'égalité des chances aux candidats et seules les personnes habilitées (RH et Management) auront accès aux informations concernant votre candidature

Requerimientos del candidato/a:

* Connaissances théoriques en traitement du signal, en analyse spectrale (transformée de fourier) et en méthodes d'apprentissage profond
* Compétences informatiques : programmation en Python, première expérience en framework deep learning (Pytorch ou Tensorflow) appréciée , programmation en C est un bonus
* Intérêt pour les méthodes d'apprentissage profond
* Intérêt pour les applications en santé connectée
* Lecture de l'anglais scientifique et technique
* Capacité rédactionnelle, de rigueur et d'autonomie
* Aptitude pour le travail en équipe et communication

Origen: Web de la compañía
Publicado: 23 Feb 2024
Tipo de oferta: Prácticas
Sector: Electrónica de Consumo
Idiomas: Francés, Inglés
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114.464 empleos y prácticas
en 150 países
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