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Tout est possible… grâce aux univers virtuels 3DEXPERIENCE !
Avec plus de 300 000 clients dans 12 secteurs industriels, du high-tech aux sciences de la vie, de la mode aux transports, Dassault Systèmes accompagne les entreprises et les créateurs à travers le monde pour imaginer les innovations durables d’aujourd’hui et de demain.
Offre proposée par Dassault Systèmes, sur la plateforme Talents Handicap, pour l'emploi des personnes en situation de handicap (RQTH ou équivalent).
Dassault Systèmes, l'entreprise de la 3DEXPERIENCE, est un « accélérateur de progrès humain ». Elle propose aux entreprises et aux particuliers des environnements virtuels collaboratifs qui leur permettent d'imaginer des innovations plus durables. En développant un jumeau virtuel du monde réel, grâce à la plateforme 3DEXPERIENCE et à ses applications, Dassault Systèmes donne à ses clients les moyens de repousser les limites de l'innovation, de l'apprentissage et de la production.
Les 20000 collaborateurs de Dassault Systèmes travaillent à créer de la valeur pour nos 270000 clients de toutes tailles, dans toutes les industries, dans plus de 140 pays. Pour plus d'informations, visitez notre site www.3ds.com/fr
Lieu du stage : Valbonne (Sophia-Antipolis, 06)
Au sein du département Corporate Strategy & Research, vous intégrerez l'équipe Living Twins for Practitioners, riche de compétences en médecine, biologie, mathématique et informatique, et qui conduit plusieurs projets en oncologie, neurologie et cardiologie.
Dans le cadre de la diversification de nos activités en santé, vous ferez partie de l'équipe « Clinical Decision » et serez responsable de la mise en place de méthodes basées sur du Deep Learning et des statistiques permettant
Vos missions
Le but de ce stage sera de développer une méthodologie d'adaptation de domaine hétérogène (HDA) pour permettre le transfert de modèles prédictifs entre des bases de données cliniques tabulaires ne possédant pas exactement les mêmes variables.
L'évolution de la maladie d'un patient peut être vue comme une succession d'évènements cliniques, en particulier dans le domaine de l'oncologie (rechute d'un cancer, décès du patient …). Un de nos objectifs est de développer des modèles permettant de prédire la survenue d'évènements cliniques au cours du temps de suivi du patient, et ce pour les différentes sources de données que nous pouvons avoir.
Cependant, le déploiement d'un modèle prédictif sur différentes sources de données se heurte à l'hétérogénéité des données tabulaires : un hôpital peut enregistrer certains marqueurs spécifiques tandis qu'un autre utilisera des marqueurs différents pour une même pathologie, modifiant la dimensionnalité des données et empêchant l'utilisation d'une architecture de Deep Learning fixe.
L'utilisation de techniques récentes d'adaptation de domaine, telles que le transport optimal ou des auto-encodeurs asymétriques, permet de projeter ces bases aux variables disjointes dans un espace latent commun afin d'exploiter les données sans altérer la structure du modèle prédictif.
L'enjeu de ce stage sera alors de concevoir un pipeline complet capable d'aligner ces distributions tabulaires hétérogènes, puis d'évaluer la capacité du modèle à prédire la survenue d'évènements cliniques sur une nouvelle source de données.
Votre contribution consistera à :
Vos qualifications
Actuellement en Master 2 / Bac+5 en Ecole d'ingénieur ou Université, vous recherchez un stage de 6 mois.
Compétences techniques souhaitées :
Qualités appréciées pour la bonne démarche de ce stage :
Autonomie, Motivé, Esprit critique, Esprit d'initiative, Bon sens de la communication
Nous rejoindre c'est aussi
Intégrer une entreprise scientifique au cœur de l'innovation technologique, portée par une forte croissance depuis plus de 40 ans.
Principaux avantages et bénéfices :
