Thales
Thèse en imagerie radiographique de tomosynthèse et deep learning (H/F)
Job Description
QUI SOMMES-NOUS ?
Construisons ensemble un avenir de confiance
Thales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d’activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cybersécurité & Identité numérique. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l’environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4 milliards d’euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l’innovation tels que l’IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G. Thales compte près de 81 000 collaborateurs dans 68 pays.
Nos engagements, vos avantages
- Une réussite commune portée par notre culture et excellence technologique, votre expérience et notre ambition partagée
- Un package de rémunération attractif (épargne salariale, variable ou 13ième mois selon les postes, restaurant d’entreprise,…)
- La possibilité de développer vos compétences en continu grâce à nos parcours de formation et nos académies internes #ENTREPRISEAPPRENANTE
- Notre attention portée à votre équilibre personnel et professionnel (Accord télétravail, RTT, congés d’ancienneté, jours enfants malades, guide parentalité, crèches, CSE / ASC,… )
- Des communautés internes permettant de vous engager sur les sujets qui vous tiennent à cœur : innovation, diversité, environnement
- Un environnement inclusif et bienveillant où vous êtes accueilli et valorisé avec notre politique handi-accueillante, notre charte LGBT+, notre initiative #StOpe pour lutter contre le sexisme.
Le site de Thales à Moirans (proche de Grenoble) conçoit des systèmes d’imagerie à rayons X, pour des applications médicales en radiologie et de sécurité aéroportuaire (ingénierie, production et service client). Ces systèmes sont composés de technologies innovantes dans l’émission de rayons X (nanotechnologies), de détecteurs numériques de rayons X, d’algorithmes avancés (2D, 3D, Intelligence Artificielle), ainsi que de technologies Cloud cyber sécurisées. Nos équipes pluridisciplinaires travaillent avec passion pour développer les technologies disruptives de demain. Elles tirent leur force d’une capacité industrielle de longue date et d’une culture de l’innovation.
QUI ETES-VOUS ?
Vous possédez des bases solides en mathématiques appliquées (statistiques, optimisation…) et vous souhaitez poursuivre sur un doctorat en imagerie radiographique et deep learning.
Vous possédez des connaissances en machine / deep learning ainsi que des notions de programmation (python, R, C/C++ ou MatLab…)
On vous reconnait des compétences en outils d’intégration continue (git, jenkins…), en imagerie médicale et problèmes inverses.
Vous êtes à l’aise dans la communication écrite et orale, et maîtrisez la pratique de l’anglais.
Vous êtes reconnu(e) pour vos qualités relationnelles, votre rigueur, votre dynamisme et votre sens de l’organisation.
CE QUE NOUS ALLONS ACCOMPLIR ENSEMBLE :
L’équipe de recherche et technologie de Thales Moirans a acquis une expertise sur les algorithmes de reconstruction permettant de reconstruire des volumes 3D de haute qualité avec des données réduites. Thales développe actuellement un système de tomosynthèse thoracique.
Depuis janvier 2020, la chaire innovation “Bloc Opératoire Augmenté” (BOPA) oeuvre au développement des technologies numériques en chirurgie. La chaire dispose dans l’hôpital Paul Brousse d’un large espace de test avec un bloc opératoire factice expérimental.
De nouvelles sources à nanotubes de carbones permettent de concevoir des architectures de tomosynthèse stationnaires permettant une acquisition rapide dans un contexte opératoire, mais avec un rendu 3D et une qualité image limités.
La chaire BOPA et Thales proposent, en collaboration, d’étudier les approches algorithmiques qui permettraient d’améliorer la reconstruction et l’affichage 3D de volumes de tomosynthèses dans le contexte du bloc opératoire.
L’objectif de cette thèse est de proposer des solutions algorithmiques pour mettre en adéquation l’information obtenue par une tomosynthèse par rayon X avec les besoins de la chirurgie en bloc opératoire.
Cela inclura l’exploration de méthodes d’intelligence artificielle, avec l’ajout de la connaissance d’un scanner préopératoire. Les limites de ces algorithmes, telles que les hallucinations et le temps de reconstruction, seront étudiées et adaptées aux besoins de la chirurgie en bloc opératoire.
La thèse se déroulera, en parallèle du campus Thales de Moirans, dans le bloc opératoire expérimental de l’hôpital Paul Brousse, à Villejuif, ainsi que dans le laboratoire Centre de Vision Numérique, à CentraleSupelec.
Thales reconnait tous les talents, la diversité est notre meilleur atout. Postulez et rejoignez nous !