Critères de l'offre
Métiers :
- Data scientist (H/F)
Secteur :
- Recrutement et placement
Diplômes :
- Diplôme de grande école d'ingénieur
- + 1 diplôme
Compétences :
- Anglais
Lieux :
- Biot (06)
Conditions :
- Stage
- Temps Plein
Description du poste
Dassault Systèmes, l'entreprise de la 3DEXPERIENCE, est un « accélérateur de progrès humain ». Elle propose aux entreprises et aux particuliers des environnements virtuels collaboratifs qui leur permettent d'imaginer des innovations plus durables. En développant un jumeau virtuel du monde réel, grâce à la plateforme 3DEXPERIENCE et à ses applications, Dassault Systèmes donne à ses clients les moyens de repousser les limites de l'innovation, de l'apprentissage et de la production.
Les 20 000 collaborateurs de Dassault Systèmes travaillent à créer de la valeur pour nos 270 000 clients de toutes tailles, dans toutes les industries, dans plus de 140 pays. Pour plus d'informations, visitez notre site www.3ds.com/fr
Lieu du stage : Biot (06)
Sujet : Développement en Machine Learning sur des données de bioproduction
L'organisation 'Precision Biology for Lifesciences & Healthcare' de Dassault Systèmes réalise une veille scientifique et technologique permanente ainsi que des prototypes logiciels pour évaluer l'applicabilité de nouvelles technologies et/ou des connaissances scientifiques.
Cette équipe doit assurer à tout moment un haut niveau de compétences dans tous les domaines technologiques, biologiques et biomédicaux de l'entreprise, et doit préparer ses éventuelles diversifications et acquisitions.
Dans l'équipe « Cell Therapy for Bioproduction », nous nous intéressons au développement de jumeaux virtuels de différents procédés biologiques. Le développement de ces jumeaux virtuels nécessite la construction de modèles mathématiques complexes représentant les comportements biologiques impliqués dans les procédés développés dans le consortium.
Vos missions
En tant que stagiaire au sein de notre équipe, et en collaboration avec votre tuteur, vous contribuerez à la réalisation de ce challenge.
Notre stratégie consiste à utiliser le formalisme de la modélisation hybride pour relier les paramètres physiques d'un bioréacteur 3D au processus biologique en jeu. La modélisation hybride est un formalisme qui associe un modèle de connaissances à un modèle d'intelligence artificielle piloté par les données afin de relier les paramètres du processus aux attributs de qualité.
Votre mission consistera à :
- Réaliser une étude bibliographique afin de vous familiariser avec le domaine, les données disponibles et les algorithmes existants
- Explorer et analyser le code déjà en place
- Concevoir et implémenter de nouvelles méthodologies visant à améliorer les performances prédictives du modèle hybride
- Développer des modèles hybrides appliqués à la modélisation de bioréacteurs 3D
Vos qualifications
Actuellement en Master 2 / Bac+5 en Ecole d'ingénieur ou Université, avec une spécialisation en mathématiques appliquées et machine learning, vous manifestez un intérêt particulier pour l'application des mathématiques au monde du vivant.
Vous disposez de solides compétences en :
- Modélisation mathématique
- Machine Learning et Intelligence Artificielle
- Programmation en Python et ses librairies (pandas, TensorFlow, Keras, PyTorch
De nature créative, rigoureuse et autonome, vous appréciez le travail collaboratif et savez partager vos idées. Force de proposition, vous faites preuve de pédagogie dans la présentation et l'explication de vos résultats.
Vous êtes à l'aise en anglais, à l'oral comme à l'écrit.
Des connaissances de base en biologie ou en traitement de données biologiques seraient un plus.
Nous rejoindre c'est aussi
Intégrer une entreprise scientifique au cœur de l'innovation technologique, portée par une forte croissance depuis plus de 40 ans
Principaux avantages et bénéfices :
- Environnement multiculturel
- Cadre de travail convivial axé sur le bien-être et la santé
- Engagement en faveur de la diversité et de l'inclusion
- Politique dynamique de développement de carrière : plan de formation, mobilités internes, etc

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