RESPONSABILITÉS : Nous recherchons notre futur/e Ingénieur/e de recherche en IA et segmentation automatique des images médicales ! Rejoignez-nous au sein d'Université Côte d'Azur, reconnue depuis 2016 pour son excellence scientifique et pédagogique, pour créer ensemble le modèle de l'université du 21ème siècle responsable et innovante. Vos missions : •Vous entrainerez des modèles d'apprentissage automatique (deep learning) pour la segmentation automatique des images médicales. •Vous optimiserez et adapterez des architectures de segmentation de type 3D nn-UNet suivant notre cas d'usage. •Post-traitement des résultats de segmentation. •Vous évaluerez statistiquement les résultats de segmentation. •Vous collaborerez avec les experts médicaux pour l'annotation et la validation clinique de la segmentation. Informations complémentaires : •Type de recrutement : Contractuel (CDD 1 an renouvelable) •Catégorie : A-IGR •Temps de travail : Temps complet •Localisation : Campus Pasteur – 28 avenue Valombrose, 06000 Nice •Référence de l'annonce : 2025-IBV11 •Rémunération contractuels (hors variables) : à partir de 2 117,88 € nets (avant PAS), selon profil •Congés : 45 jours de congés annuels •Prise en charge partielle des frais de transport domicile-travail •Prise en charge partielle des frais de mutuelle •Accès aux restaurants et cafétérias du CROUS avec tarif privilégié •Billetterie loisirs et sorties à tarifs préférentiels PROFIL RECHERCHÉ : Ce poste est fait pour vous si : •Vous avez au moins trois ans d'expérience en intelligence artificielle et en traitement d'images médicales ; •Vous êtes issu·e d'une formation supérieure dans le domaine de Data Science ou Intelligence Artificielle (école d'ingénieur, doctorat) ; •Vous faites preuve d'initiative et de curiosité pour envisager des solutions innovantes ; •Vous avez une bonne expérience dans l'analyse et la segmentation automatique des images médicales (CT scan/ IRM/ X ray) ; •Vous êtes familiarisé/e avec les problèmes de segmentation automatique, d'optimisation, analyse des formes, modélisation géométrique ; •Vous êtes familiarisé/e avec les techniques d'apprentissage automatique comme le deep learning ; •Vous êtes familiarisé/e avec Python, pytorch, SimpleITK, ect.