
Stage - Ingénieur.e Recherche – Machine learning
Dassault Systèmes
- Salaire
- Non communiqué par l'employeur
- Télétravail
- Non précisé
- Contrat
- Stage
- Lieu
- Valbonne (06) · 06560
- Expérience
- Étudiant
- Publiée
- il y a 8 sem.
Data & IA · Site carrière de Dassault Systèmes
Description du poste
Lieu du stage : Valbonne (Sophia-Antipolis, 06)
Sujet : Développement en Machine Learning sur des données de bioproduction
L'organisation "Precision Biology for Lifesciences & Healthcare" de Dassault Systèmes réalise une veille scientifique et technologique permanente ainsi que des prototypes logiciels pour évaluer l'applicabilité de nouvelles technologies et/ou des connaissances scientifiques.
Cette équipe doit assurer à tout moment un haut niveau de compétences dans tous les domaines technologiques, biologiques et biomédicaux de l'entreprise, et doit préparer ses éventuelles diversifications et acquisitions.
Au sein de l’équipe « Cell Therapy for Bioproduction », nous nous intéressons au développement de jumeaux virtuels de différents procédés biologiques. Le développement de ces jumeaux virtuels nécessite la construction de modèles mathématiques complexes représentant les comportements biologiques impliqués dans les procédés de bioproduction. Combinés à des algorithmes de Machine Learning et des modèles d’IA intégrant des données réelles, ces jumeaux virtuels représentent le processus biologique en prenant en compte aussi bien les systèmes connus que les données observées.
En bioproduction, nous faisons face à différents défis, tant concernant la connaissance des processus biologiques en jeu que l’accès aux données. En effet, l’obtention des données est très coûteuse ; au-delà de la quantité (nécessaire pour entraîner des modèles d’IA), la qualité est primordiale.
Vos missions
En tant que stagiaire au sein de notre équipe, et en collaboration avec votre tuteur, vous contribuerez à relever ce défi.
Vous commencerez par vous familiariser avec le domaine, les données disponibles et les algorithmes déjà existants via une étude bibliographique. Puis, à partir de code existant, vous implémenterez de nouvelles méthodologies capables d’améliorer les performances de prédiction du modèle.
À propos de l'entreprise
- Métier
- Data & IA