Ingénieur(e) de Recherche en Intelligence Artificielle

À propos de nous Créée en 1825, l'École Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), la plus ancienne des grandes écoles toulousaines, s'est forgée de longue date une renommée nationale et internationale. C'est l'une des quatre Ecoles nationales vétérinaires françaises (ENVF) et l'un de 12 établissements publics d'enseignement supérieur agronomique, vétérinaire et forestier, sous la tutelle du Ministère de l'Agriculture et de la Souveraineté Alimentaire. Ses activités de recherche, conduites en partenariat avec INRAE, l'INSERM, des équipes de l'Université de Toulouse, témoignent de la qualité de son travail scientifique. Ancrée dans les terroirs d'Occitanie (ruraux et urbains) par ses activités cliniques, l'ENVT a su également s'ouvrir à l'international. L'école est, en effet, impliquée dans 36 accords bilatéraux, offrant ainsi de nombreuses possibilités de mobilité à ses étudiants, enseignants et chercheurs. L'ENVT forme ainsi depuis des décennies des vétérinaires – biologistes de haut niveau, médecins et chirurgiens – tournés vers le monde animal (de compagnie, de sport ou de production). Autant de praticiens qui en contribuant au bien-être animal ou à la qualité des animaux d'élevage, participent à garantir la santé publique. Intégrer l'ENVT c'est aussi intégrer un campus exceptionnel de 54 hectares, situé à quelques kilomètres seulement du centre-ville de Toulouse. Bordé au nord par la coulée verte qui serpente le long du « Touch », il abrite un centre équestre et offre à ses étudiants de belles escapades à pied ou à cheval entre espaces boisés et rive de la Garonne. Une école où il fait bon vivre, travailler et étudier. Mission Contexte du projet : Le projet OPTADOM vise à améliorer la radiothérapie interne vectorisée alpha (RIV-α) grâce à des approches de dosimétrie prédictive basées sur l'imagerie avancée PET-IRM. L'objectif est de mieux comprendre la distribution spatio-temporelle du radiotraceur et d'optimiser les stratégies thérapeutiques pour le traitement des métastases cérébrales. Missions

1. Décrire l'évolution temporelle d'un radiotraceur dans différents tissus à partir de séries d'images PET-IRM.
2. Développer des méthodes d'apprentissage automatique et de classification pour regrouper des voxels selon leurs profils temporels d'activité du radiotraceur.
3. Implémenter et évaluer des modèles d'IA (CNN, random forest, méthodes de clustering, etc.) tout en contribuant à la valorisation scientifique.

Environnement de travail

• Poste localisé à l'UMR INTHERES (ENVT / INRAE / Université de Toulouse), située à l'ENVT.
• Deux déplacements de quelques jours par an à Caen.
• Travail au sein d'équipes interdisciplinaires.

Profil Compétences et expérience requises

• Formation initiale en mathématiques appliquées: modèles déterministes, stochastiques, apprentissage automatique et deep learning.
• Maîtrise des langages Python et R, ainsi que de leurs bibliothèques dédiées.
• Compétences en traitement d'images biomédicales appréciées.

Qualités personnelles

• Autonomie, rigueur, sens de l'organisation.
• Capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire.
• Maîtrise de l'anglais écrit et oral.