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• 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 :

1. Concevoir, développer et déployer le projet CRFALC (outil fondé sur des LLM locaux pour vulgariser et adapter les comptes rendus médicaux aux familles).
2. 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