Stage IA - Deep Learning Computer Vision

Stage Deep Learning – Computer Vision

L’AVC est la 2ème cause de mortalité dans le monde, mais le grand public, les pompiers et même les soignants non spécialisés peinent encore à en reconnaître les signes. De précieuses minutes sont ainsi perdues au moment du diagnostic, réduisant les chances d’accès aux traitements d’urgence. AI-Stroke développe un « neurologue numérique » capable de détecter ou de confirmer un AVC à l’aide d’un simple smartphone ou d’une tablette, afin de gagner un temps crucial dans un contexte où « Time is Brain ». Pour entraîner notre modèle d’IA, nous bénéficions du plus grand dataset mondial de vidéos de patients victimes d’AVC, constitué en collaboration avec le CHU de Nîmes entre août 2023 et juillet 2025. Nous enrichissons actuellement cette base de données grâce à de nouvelles campagnes d’acquisition menées aux États-Unis avec des services de secours de plusieurs États, permettant de recueillir des données en conditions réelles d’intervention préhospitalière et de renforcer la robustesse de notre technologie dans son environnement opérationnel cible.

L’entreprise est soutenue par l’Etat Français (prix i-Lab 2023 du Ministère de la Recherche et de l’Enseignement Supérieur), la Région Occitanie (Subvention PIA) et la métropole de Montpellier qui nous accueille à la Halle de l’Innovation (quartier Sud de France). Elle vient de lever plus de 3M€ afin de soutenir son développement jusqu’aux autorisations réglementaires de mise sur le marché.

S’appuyant sur une équipe fondatrice de haut niveau et un Comité Scientifique composé de personnalités internationalement reconnues, AI-Stroke dispose aujourd'hui d'une équipe R&D d'excellence spécialisée en IA et en computer vision. Nous te proposons un stage au cœur de nos activités de recherche et développement et avons les moyens de t’encadrer et de te faire progresser.

 

Les missions pour ce stage de 6 mois sont les suivantes :

• Préparation et nettoyage des données vidéo et audio afin d'améliorer leur exploitabilité par les modèles d'IA
• Amélioration des pipelines de prétraitement pour extraire les caractéristiques les plus pertinentes
• Conception et développement de réseaux de neurones profonds (Python, PyTorch) pour la détection des AVC à partir de l'état de l'art scientifique
• Entraînement, validation et analyse critique des performances des modèles développés
• Documentation en anglais des travaux réalisés dans le cadre des exigences réglementaires applicables aux dispositifs médicaux

Candidature

Merci d'ajouter à la suite de votre CV un court paragraphe (5 à 10 lignes maximum) expliquant :

• Pourquoi vous souhaitez rejoindre AI-Stroke
• Ce qui vous motive dans ce stage
• Ce que vous pensez pouvoir apporter au projet

Profil recherché

Impératif :

• Étudiant(e) en dernière année de formation Bac+5 (école d’ingénieur ou Master 2 universitaire)
• Spécialisation en Intelligence Artificielle
• Excellente maîtrise de Python, du Machine Learning et du Deep Learning, tant sur le plan théorique que pratique
• Solides connaissances en Computer Vision et traitement d’images
• Bon niveau en anglais

 

Souhaité :

• Maîtrise des librairies Python suivantes : OpenCV, Scikit-learn
• Réalisations personnelles ou projets démontrant une expertise en IA et/ou en computer vision

 

A noter :

• Poste à pourvoir à Montpellier avec 1 jour de télétravail par semaine
• Rémunération 1400 € bruts par mois
• Tickets restaurants (10€ par jour payés à 60% par l’entreprise)
• Durée de 6 mois avec démarrage en février ou mars 2027

 

Au-delà des compétences techniques, nous recherchons une personne curieuse, autonome et force de proposition. Tu apprécies explorer de nouveaux sujets, apprendre rapidement et contribuer à des projets à fort impact. Rejoindre AI‑Stroke, c'est mettre tes compétences en intelligence artificielle au service d'une technologie susceptible d'améliorer significativement la prise en charge des patients victimes d'AVC.

Processus de recrutement

• Sélection des candidatures sur CV et texte de motivation
• Entretien de présentation et d'échange sur le parcours du candidat
• Entretien technique autour du Machine Learning, du Deep Learning et des projets réalisés
• Décision finale rapide après les entretiens