Ingénieur F/H R&D en vision par ordinateur et IA embarquée

Le projet ReImaging vise à développer un dispositif médical fondé sur l’intelligence artificielle pour suivre en temps réel l’anatomie du patient en 3D au cours d’interventions cardiovasculaires. Pour atteindre cet objectif, il mobilise des méthodes de vision par ordinateur et d’apprentissage profond, en lien étroit avec l’expérimentation clinique. En levant des verrous techniques majeurs, l’objectif du projet est de déployer en salle d’opération une solution de visualisation augmentée pour sécuriser et faciliter les interventions guidées par rayons X.

Le projet est développé au sein de l’équipe MIMESIS, spécialisée dans les interventions assistées par ordinateur, l’analyse d’images médicales, l’intelligence artificielle et la biomécanique. Il s’inscrit également dans une démarche de création de start-up visant à poursuivre le développement de cette technologie jusqu’à un dispositif médical utilisable en clinique. Le poste s’inscrit dans une phase de transition entre recherche académique et création d’entreprise, avec la perspective d’une poursuite au sein de la future start-up.

Le poste proposé porte sur le déploiement et l’intégration en temps réel de la chaîne de traitement d’images nécessaire au suivi et à la visualisation de l’anatomie pendant l’intervention. La personne recrutée travaillera sur l’architecture logicielle, l’acquisition des flux d’imagerie, l’intégration des modèles d’apprentissage profond et l’optimisation de leur exécution sur une plateforme NVIDIA Jetson AGX Orin. Elle contribuera également à l’interfaçage avec les équipements d’imagerie interventionnelle et à la validation du système en conditions expérimentales, avec pour objectif de respecter le budget de latence global de la chaîne de traitement.

[1] Projet ReImaging de l’équipe MIMESIS

[2] Lecomte-Denis, François, et al. « Domain agnostic 2D-3D deformable registration: Application to fluoroscopic guidance without contrast agent. » Medical Image Analysis, vol. 105, 2025, 103688. DOI

Atouts

• Autonomie importante pour résoudre des problèmes d’intégration et de performance encore ouverts, proposer de nouvelles approches et les évaluer expérimentalement.

• Travail sur l’ensemble de la chaîne de déploiement, de l’acquisition des flux et de l’intégration des modèles jusqu’à leur exécution en temps réel sur une plateforme embarquée.

• Accès à des problématiques et données issues de l’imagerie interventionnelle, et échanges directs avec chercheurs, ingénieurs et équipes cliniques.

• Possibilité de valoriser les résultats par des publications scientifique et de les présenter dans des conférences internationales.

• Ce projet s’inscrit dans une démarche de création de start-up, et le poste pourra se poursuivre en entreprise.

La personne recrutée travaillera à résoudre plusieurs problèmes encore ouverts dans le projet, notamment l’intégration en temps réel de composants aux contraintes d’exécution différentes, la maîtrise de la latence bout-en-bout et la robustesse du système en environnement expérimental. Elle disposera d’une autonomie importante pour analyser les limites des approches existantes, proposer des solutions d’architecture et concevoir les expériences permettant de les évaluer.

Elle concevra et intégrera la chaîne d’acquisition vidéo, l’interfaçage avec les équipements d’imagerie interventionnelle et l’architecture logicielle nécessaire à un fonctionnement en temps réel à faible latence. Elle travaillera sur l’orchestration des composants CPU et GPU, les transferts mémoire et le déploiement des modèles sur la plateforme embarquée.

Elle contribuera à l’optimisation du système, à sa robustesse et à la conception de mécanismes de détection d’erreurs et de fonctionnement sûr en cas d’anomalie. Les développements seront évalués par des tests de performance, de non-régression et de robustesse, puis validés en conditions expérimentales avec les équipes cliniques.

Intégrée dans l’équipe MIMESIS, elle participera à la validation expérimentale des méthodes et à la valorisation scientifique des résultats, notamment par la rédaction de publications et la présentation des travaux lors de conférences internationales.

• Concevoir et intégrer l’architecture logicielle de la chaîne de traitement d’images sur une plateforme NVIDIA Jetson AGX Orin.

• Mettre en place l’acquisition et le traitement optimisé des flux vidéo provenant des équipements d’imagerie interventionnelle.

• Déployer et intégrer les modèles d’intelligence artificielle dans le moteur d’inférence de la plateforme cible.

• Optimiser les traitements CPU/GPU, les transferts mémoire et le parallélisme afin de respecter les contraintes de latence de la chaîne.

• Mesurer les performances bout-en-bout, analyser les cas de dépassement de latence et documenter les limites du système.

• Concevoir et évaluer les mécanismes de robustesse, de détection d’erreurs et de fonctionnement dégradé.

• Produire du code testé, reproductible et documenté, puis intégrer les composants dans la chaîne logicielle avec l’ingénieur chargé des algorithmes.

• Participer aux expérimentations cliniques et à la rédaction de publications scientifiques.

Compétences indispensables

• Maîtrise de Python et d'au moins un framework courant d’apprentissage profond (PyTorch, TensorFlow, JAX, etc.).

• Bonne connaissance de Linux et des systèmes embarqués.

• Expérience du déploiement et de l’optimisation d’algorithmes de vision ou d’intelligence artificielle sur GPU ou plateforme embarquée.

• Maîtrise d'au moins un framework courant d’apprentissage profond (PyTorch, TensorFlow, JAX, etc.).

• Bonnes pratiques de développement logiciel : Git, gestion des dépendances, compilation, tests et profilage.

Compétences appréciées

• Expérience du déploiement de modèles vers ONNX, TensorRT, etc., de l’utilisation de la précision FP16 ou INT8 et des plateformes NVIDIA Jetson.

• Expérience des pipelines vidéo temps réel, de CUDA, GStreamer, VPI ou d’outils comparables, et de la gestion des transferts mémoire.

• Expérience du profilage et de la mesure de latence bout-en-bout avec NVIDIA Nsight Systems ou un outil comparable.

• Connaissances en acquisition vidéo depuis des équipements d’imagerie interventionnelle (SDI/HDMI, DICOM-RTV, flux réseau) ou notions de DICOM.

• Connaissances en vision par ordinateur, traitement d’images ou informatique graphique.

• Expérience des environnements médicaux ou expérimentaux et sensibilisation à la sûreté logicielle.

Compétences relationnelles

• Capacité à explorer un problème scientifique de manière autonome et structurée.

• Capacité à collaborer avec des interlocuteurs aux profils variés : recherche, ingénierie, clinique.

• Capacité à analyser les limites d’une méthode et à communiquer les résultats expérimentaux.

• Restauration subventionnée
• Transports publics remboursés partiellement
• Congés: 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d'autorisations d'absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement)
• Possibilité de télétravail (après 6 mois d'ancienneté) et aménagement du temps de travail
• Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.)
• Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des œuvres sociales d'Inria)
• Accès à la formation professionnelle
• Sécurité sociale

A partir de 2692 € brut/mois selon diplômes et expérience