RESPONSABILITÉS : Contexte du projet : Le projet OPTADOM vise à améliorer la radiothérapie interne vectorisée alpha (RIV-α) grâce à des approches de dosimétrie prédictive basées sur l'imagerie avancée PET-IRM. L'objectif est de mieux comprendre la distribution spatio-temporelle du radiotraceur et d'optimiser les stratégies thérapeutiques pour le traitement des métastases cérébrales. Missions 1. Décrire l'évolution temporelle d'un radiotraceur dans différents tissus à partir de séries d'images PET-IRM. 2. Développer des méthodes d'apprentissage automatique et de classification pour regrouper des voxels selon leurs profils temporels d'activité du radiotraceur. 3. Implémenter et évaluer des modèles d'IA (CNN, random forest, méthodes de clustering, etc.) tout en contribuant à la valorisation scientifique. Environnement de travail - Poste localisé à l'UMR INTHERES (ENVT / INRAE / Université de Toulouse), située à l'ENVT. - Deux déplacements de quelques jours par an à Caen. - Travail au sein d'équipes interdisciplinaires. PROFIL RECHERCHÉ : Compétences et expérience requises - Formation initiale en mathématiques appliquées: modèles déterministes, stochastiques, apprentissage automatique et deep learning. - Maîtrise des langages Python et R, ainsi que de leurs bibliothèques dédiées. - Compétences en traitement d'images biomédicales appréciées. Qualités personnelles - Autonomie, rigueur, sens de l'organisation. - Capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire. - Maîtrise de l'anglais écrit et oral.