Contexte et objectif:

• Thème : IA médicale et génération de rapports. Objectif principal : créer un moteur IA capable d’analyser des images adiologiques et de produire automatiquement un rapport médical interprétable.
• Attentes : combiner vision médicale et NLP pour générer des comptes-rendus structurés et exploitables par des professionnels de santé, en tenant compte des enjeux d'IA responsable et d'interfaces santé.

Missions principales:

• Développer et entraîner des modèles de vision pour l'analyse d'images adiologiques (prétraitement, segmentation, détection d'anomalies) en s'appuyant sur PyTorch et OpenCV.
• Intégrer des composants NLP (ex. GPT-4) pour la génération et la structuration de rapports médicaux cliniquement pertinents et interprétables.
• Concevoir une API et une interface technique (FastAPI) pour exposer le moteur de génération et permettre des tests cliniques et des intégrations avec des systèmes santé.
• Produire des rapports PDF automatisés et paramétrables à l'aide de ReportLab, avec mise en forme conforme aux usages médicaux.

Compétences et technologies requises / acquises:

• Compétences ciblées : vision médicale, NLP, IA responsable, interface santé ; expérience attendue en apprentissage profond et traitement d'images médicales.
• Technologies mentionnées : PyTorch, GPT-4, FastAPI, OpenCV, ReportLab ; bonnes pratiques d'IA responsable (biais, explicabilité, confidentialité des données).

Livrables attendus et critères d'évaluation:

• Moteur IA fonctionnel capable d'analyser jeux d'images adiologiques fournis et de générer des rapports structurés automatiquement.
• API de démonstration et génération de rapports PDF ; documentation technique et rapport final expliquant méthode, résultats, limites et recommandations d'usage clinique.

Modalités de candidature:

• Pour postuler, envoyer un CV et une lettre de motivation en précisant les expériences en vision médicale et NLP à : pfe2026@vaeerdia.com.
• Toute question technique ou demande de précisions peut également être adressée à la même adresse e-mail avant candidature.