Stage - Data Scientist - ML (H/F)

A Withings, nous développons des appareils de santé connectée : nos balances connectées, montres hybrides, tensiomètres, moniteurs de sommeil et tous les dispositifs de notre gamme sont aujourd’hui utilisés par des millions d’utilisateurs. Notre objectif est de permettre la prévention, le dépistage et l’accompagnement d’un certain nombre de maladies chroniques via des produits et des services innovants afin de révolutionner la manière dont on prend soin de notre santé.

Au sein de l’équipe Machine Learning, nous développons des algorithmes pour extraire des informations physiologiques et médicales pour nos utilisateurs tel que le SPO2, la fréquence cardiaque, la détection de diverses pathologies comme la fibrillation atriale, l’apnée du sommeil… 

Nous recherchons un ou une stagiaire motivé.e par des sujets de santé avec des compétences en traitement du signal, en machine learning et en deep learning pour nous aider à concevoir les algorithmes de demain. 

Connaissances et compétences souhaitées :

• Connaissances théoriques en traitement du signal et en machine learning
• Compétences informatiques : programmation en Python, première expérience en framework deep learning (Pytorch ou Tensorflow) appréciée, programmation en C est un bonus
• Intérêt pour le machine learning
• Intérêt pour les applications en santé connectée
• Lecture de l’anglais scientifique et technique
• Capacité rédactionnelle, de rigueur et d’autonomie
• Aptitude pour le travail en équipe et communication

Durée : 6 mois

À partir au plus tard en juillet

Sujet détaillé : implémentation d’un algorithme de détection de valvulopathies

La valvulopathie est une maladie cardiaque touchant une ou plusieurs valves du cœur, qui se ferment ou s’ouvrent mal. Cette maladie touche principalement les personnes âgées, et reste largement sous-diagnostiquée, or son dépistage permettrait un suivi adapté par un médecin spécialisé.

Dans une partie des cas, le dysfonctionnement des valves est audible à travers un stéthoscope. L’équipe Machine Learning de Withings a développé pour le BPM Core un algorithme de détection de valvulopathie qui utilise deux types signaux : les sons produits par le cœur et captés par un microphone et un électrocardiogramme, tous deux acquis par le BPM Core.

L’enjeu de ce stage consiste à atteindre des performances similaires ou supérieures à l’algorithme actuel tout en en se passant de l’électrocardiogramme. Pour ce faire, la/le stagiaire pourra se baser :

• sur un ensemble de données précédemment acquises lors d’essais cliniques
• sur l’exploration de différentes méthodes de deep learning

En cas de succès de l’exploration algorithmique, le/la stagiaire pourra être amené à passer son algorithme du stade de prototype à une implémentation se conformant aux standards de l’industrie médicale