Ingénieur / Ingénieure en modélisation numérique (H/F)

Dassault Systèmes, l'entreprise de la 3DEXPERIENCE, est un « accélérateur de progrès humain ». Elle propose aux entreprises et aux particuliers des environnements virtuels collaboratifs qui leur permettent d'imaginer des innovations plus durables. En développant un jumeau virtuel du monde réel, grâce à la plateforme 3DEXPERIENCE et à ses applications, Dassault Systèmes donne à ses clients les moyens de repousser les limites de l'innovation, de l'apprentissage et de la production. Les 20000 collaborateurs de Dassault Systèmes travaillent à créer de la valeur pour nos 270000 clients de toutes tailles, dans toutes les industries, dans plus de 140 pays. Pour plus d'informations, visitez notre site www.3ds.com/frDassault Systèmes a pour ambition stratégique de révolutionner les sciences de la vie, avec le développement du jumeau virtuel, et par conséquent de transformer la pratique médicale. Au sein du département Corporate Strategy & Research, vous intégrerez l'équipe Healthcare Immersive Experiences, spécialisée en vision par ordinateur, modélisation 3D, intelligence artificielle, réalité augmentée et réalité virtuelle. Sa tâche est d'inventer les techniques et contenus immersifs de demain, grâce à des expériences innovantes s'appuyant sur le jumeau virtuel de l'être humain, dans le but d'améliorer la vie des patients et le travail des médecins.La médecine clinique conventionnelle repose sur une expertise hautement spécialisée dans l'exécution de procédures complexes et l'interprétation de structures anatomiques denses. L'émergence des technologies immersives et des modèles génératifs de l'intelligence artificielle offre une opportunité majeure de transformer la pratique clinique, notamment en accélérant la planification chirurgicale et en optimisant le processus décisionnel.Dans le contexte des pathologies coronariennes, la modélisation et la manipulation de la géométrie morphologique 3D sont critiques pour le diagnostic et le planning interventionnel. Toutefois, le développement de solutions d'IA appliquées est fortement limité par la rareté et l'hétérogénéité des données médicales. En raison des contraintes réglementaires, du coût élevé de l'annotation par des experts et de la variabilité inter-patient, l'acquisition de bases de données volumétriques annotées reste prohibitive. Pour contourner ce verrou méthodologique, la modélisation paramétrique et l'apprentissage de variété (manifold learning) permettent de capturer la variance géométrique sous-jacente des arbres coronaires au sein d'un espace latent de faible dimension (via ACP/PCA ou auto-encodeurs), constituant ainsi un a priori géométrique et topologique particulièrement discriminant.Vos tâchesAu cours de ce stage, vous développerez un modèle paramétrique et régulier 3D des artères coronaires. L'objectif est de formaliser la géométrie complexe des arborescences vasculaires au moyen d'une paramétrisation continue (ex. B-splines, NURBS ou champs de distance implicites). Loin de se substituer aux données réelles, ce cadre fait office de modèle statistique de forme standardisé. Il constitue une base méthodologique centrale permettant d'aborder plusieurs tâches clés en géométrie 3D et vision par ordinateur, notamment la génération de données anatomiques synthétiques, la reconstruction de formes et le recalage de structures spécifiques à chaque patient.Vous débuterez par une revue de la littérature approfondie sur les approches de modélisation géométrique (analyse statistique de forme, représentations implicites ou explicites) et d'apprentissage profond structuré. Sur cette base, vous concevrez, implémenterez et évaluerez l'architecture la plus adaptée pour répondre aux contraintes algorithmiques et cliniques identifiées.Vos qualificationsActuellement en Master 2 / Bac+5 en Ecole d'ingénieur ou Université, vous vous spécialisez en Mathématiques appliquées, informatique ou intelligence artificielle et recherchez un stage entre 5 et 6 mois.Compétences techniques souhaitées :Vous disposez de solides bases en modélisation mathématique (algèbre linéaire, statistiques, réduction de dimensionnalité) et maîtrisez des méthodes telles que la PCA / ACP (Analyse en Composantes Principales).Vous possédez des connaissances en traitement d'images, en représentations géométriques 3D (modélisation paramétrique, splines) et en machine / deep learning.Vous maîtrisez Python et ses bibliothèques de calcul scientifique / analyse de données (Numpy, etc.); la connaissance de Pytorch est un plus.Compétences professionnelles souhaitées :De nature créative et curieuse, vous avez une bonne capacité d'analyse et de synthèse et aimez prendre des initiatives.Vous avez un bon relationnel vous permettant d'interagir efficacement pour mener à bien votre tâche.Vous avez un bon niveau d'anglais technique, notamment pour la lecture et la