- Employeur : AP-HP – Institut Robert-Debré du Cerveau de l’Enfant (IHU ICE)
- Lieux : NeuroSpin (CEA Saclay) (bureau principal) avec déplacements ponctuels à l’Hôpital Robert-Debré (Paris 19e).
- Contrat : CDD de 24 mois, démarrage dès que possible
- Responsable : Pr Ghislaine Dehaene-Lambertz
Contexte
L’équipe de Neuroimagerie du Développement (INSERM U1354) à NeuroSpin (CEA Saclay) développe des outils de repérage précoce des troubles du neurodéveloppement et de médiation avec les familles. Dans le cadre de deux projets financés par la Région Île-de-France, nous recherchons un(e) Data Scientist / Ingénieur(e) IA pour :
- Concevoir, développer et déployer le projet CRFALC (outil fondé sur des LLM locaux pour vulgariser et adapter les comptes rendus médicaux aux familles).
- Apporter un soutien technique ponctuel sur la chaîne d’analyse EEG pédiatrique (EEGDgTool).
Missions principales
1. Projet CRFALC – Développement de la chaîne LLM & Vulgarisation médicale (~80% du temps)
La personne recrutée sera chargée de concevoir et développer de A à Z le pipeline applicatif :
- Ingénierie & Déploiement LLM :
- Sélectionner, adapter et déployer des modèles de langage ouverts (ex. Llama, Mistral) sur les serveurs GPU sécurisés de l’IHU.
- Concevoir l’architecture technique : ingénierie de prompt, RAG (génération augmentée par recherche) et/ou fine-tuning pour garantir une réécriture fidèle, claire et adaptée à l’âge et à la langue des familles.
- Sécurité & Qualité des retours :
- Mettre en place la chaîne d’anonymisation / pseudonymisation automatique des comptes rendus médicaux (EEG, IRM) en amont du traitement LLM.
- Définir avec l’équipe médicale les critères et protocoles d’évaluation (exactitude clinique, lisibilité, absence d’hallucinations).
- Workflow & Interface clinicien :
- Développer une interface simple et fluide permettant aux médecins de relire, corriger et valider facilement les comptes rendus réécrits avant transmission aux familles.
- Préparer et suivre le déploiement pilote à l’Hôpital Robert-Debré.
2. Soutien au projet EEGDgTool (~20% du temps)
- Apporter un soutien technique sur l’automatisation de la chaîne d’analyse EEG développée pour évaluer la perception, la discrimination et la prédiction chez le nourrisson (enfants typiques et prématurés).
- Contribuer à l’amélioration du prétraitement (détection/réparation d’artefacts sous MNE-Python), aux statistiques individuelles et à la constitution des normes de référence.
- Automatiser la génération de synthèses visuelles adaptées aux retours médicaux et familiaux.
3. Valorisation & Documentation
- Documenter le code et participer à sa mise à disposition en open source.
- Contribuer à la rédaction des articles scientifiques et des rapports de projet.
Profil recherché
- Formation : Master ou Doctorat en Data Science, Intelligence Artificielle, Informatique, Traitement du signal ou Neurosciences computationnelles.
- Compétences indispensables :
- Solide maîtrise de Python et des frameworks de NLP / LLM (PyTorch, Hugging Face, vLLM, Ollama, LangChain/LlamaIndex).
- Expérience pratique du déploiement de modèles ouverts sur serveur local GPU.
- Pratique de la conteneurisation (Docker), Git et environnement Linux.
- Compétences appréciées :
- Traitement de signal EEG (MNE-Python apprécié).
- Sensibilité à la protection et la sécurité des données de santé (RGPD, HDS).
- Aptitudes personnelles :
- Autonomie, rigueur et capacité d’initiative pour construire un projet à partir de zéro.
- Excellentes qualités relationnelles pour échanger avec les chercheurs, cliniciens et équipes médicales.
Candidature
Envoyer CV, lettre de motivation et contacts de deux référents à : gdehaene@gmail.com