[Hiring] Intern - Research Engineer in Deep Learning - AI Methods for Virtual Cells in Oncology @3ds

Role Description

Au sein du département Recherche de Dassault Systèmes, vous intégrerez l'équipe de recherche Oncology Twin qui vise à projeter les technologies de traitement de données (imagerie, génomique, textuelles, etc.) dans la pratique médicale de demain. Dans le cadre d'un programme de recherche collaboratif, vous aurez l'opportunité de développer des technologies innovantes qui s'intégreront dans une solution future pour améliorer le diagnostic et offrir un soin personnalisé à chaque patient atteint de cancer.

Vous intégrerez le projet de modélisation d'organoïdes, basé à l'agence de Cesson-Sévigné (proche de Rennes). Ce projet offre de nombreuses applications, notamment :

• Modélisation de thérapies anticancéreuses innovantes grâce à la construction de jumeaux numériques de tumeurs.
• Réalisation de tests à grande échelle, réduisant ainsi considérablement le nombre d'expériences en laboratoire, en particulier sur les animaux.
• Ouverture de nouvelles perspectives en matière de thérapies personnalisées.

L'intégration des technologies multi-omics et de l'intelligence artificielle (AI) révolutionne la modélisation cellulaire, ouvrant des perspectives inédites pour la compréhension des maladies complexes comme le cancer. Les AI Virtual Cells (AIVC) sont des modèles computationnels permettant de simuler le comportement des cellules et d'étudier leur réponse à des perturbations, telles que les traitements anticancéreux.

Vos missions :

• Développer des modèles d'AIVC appliqués à l'oncologie, en combinant des données multi-omics et des méthodes avancées de Deep Learning.
• Utiliser le modèle pour diverses applications, notamment l'identification des mécanismes biologiques sous-jacents du cancer et la prédiction de la réponse des cellules aux traitements médicamenteux.
• Commencer par une revue de la littérature des modèles existants et leurs applications en oncologie, ainsi qu'un recensement des jeux de données multi-omics publiques utilisables.
• Implémenter et évaluer un ou plusieurs modèles innovants.

Qualifications

• Actuellement en Master 2 / Bac+5 en Ecole d'ingénieur ou Université, spécialisation en informatique, bio-informatique, data science, ou équivalent.
• Recherche un stage entre 5 et 6 mois.

Requirements

• Maîtrise du développement en Python et bibliothèques telles que PyTorch, TensorFlow, Scikit-Learn, Pandas.
• Familiarité avec des architectures avancées de Deep Learning.
• Des connaissances en biologie/santé sont préférables.
• Une sensibilité à la recherche sera un atout.

Benefits

• Environnement collaboratif et innovant.
• Collaboration internationale.
• Diversité des technologies, produits et solutions.
• Engagement en faveur de la diversité et de l'inclusion.