Scientific Assistant in Real-Time Generative Models and Computer Models — ETH Zürich

Description complète

Assistant scientifique en modèles génératifs en temps réel et modèles informatiques

100%, Zurich, à durée déterminée

Désignation des marchandises

Le groupe de calcul d’images biomédicales développe des solutions algorithmiques pour permettre l’interprétation automatique et la formation d’images biomédicales, afin d’accroître l’efficacité et la précision dans la pratique clinique et la recherche.

Contexte du projet

L’amélioration des vidéos endoscopiques est une tâche essentielle, mais complexe. Ces vidéos font partie intégrante de diverses interventions cliniques, où la netteté des données d’imagerie est essentielle à la réussite des procédures. En raison de conditions d’imagerie difficiles, la qualité des vidéos endoscopiques peut être considérablement compromise par toute une série d’artefacts. Ce projet vise à développer la prochaine génération d’algorithmes d’amélioration adaptés aux vidéos endoscopiques, en mettant l’accent sur les applications dans le cadre d’interventions en temps réel. Les efforts de développement donneront la priorité à la fois à la qualité de l’amélioration et à l’efficacité du calcul, notamment en ce qui concerne la latence.

La personne retenue rejoindra l’équipe BMIC d’ETH Zurich et fera également partie du Computer Vision Lab (CVL). Le projet est mené en collaboration avec un partenaire industriel chargé de la mise en œuvre, qui apportera son soutien à l’intégration du matériel et des logiciels.

Le poste est à pourvoir immédiatement et est initialement limité à 8 mois.

Description du poste

Ce poste comprend la mise en œuvre, l’optimisation et le déploiement de modèles d’amélioration d’images fondés sur l’apprentissage profond, destinés à fonctionner en temps réel. Plutôt que de se concentrer principalement sur l’entraînement des modèles, la personne retenue travaillera à transformer des architectures existantes et nouvelles en chaînes de traitement en temps réel efficaces, reliées directement à un système de caméra industrielle. Les tâches typiques comprendront le profilage et l’optimisation de modèles pour une inférence à faible latence, la mise en œuvre et l’adaptation d’architectures de réseaux neuronaux en tenant compte des contraintes du temps réel, l’intégration de chaînes d’acquisition et de prétraitement d’images, ainsi que la contribution aux livrables du projet et à la préparation de manuscrits scientifiques.

Profil

• Diplôme de master en informatique, en apprentissage automatique, en traitement d’images médicales ou dans un domaine connexe.
• Connaissance des chaînes de traitement d’images basées sur des réseaux neuronaux.
• Excellentes compétences en programmation et expérience avec Python.
• Expérience dans la mise en œuvre et la validation d’architectures de réseaux neuronaux à l’aide de PyTorch.
• Une expérience démontrable du déploiement/de l’accélération de modèles (PyTorch, ONNX, TensorRT, CUDA/C++, etc.), des outils de profilage et de l’intégration de caméras/capteurs constitue un atout.

Nous offrons

• Votre travail à impact : Rejoignez l’ETH Zurich, qui non seulement soutient votre développement professionnel, mais contribue également activement à un changement positif dans la société
• Vous pouvez vous attendre à de nombreux avantages, tels que des abonnements aux transports publics et l’autopartage, une vaste offre sportive de l’ASVZ, des services de garde d’enfants et des prestations de retraite attrayantes

Nous valorisons la diversité et la durabilité

Conformément à nos valeurs, ETH Zurich encourage une culture inclusive. Nous favorisons l’égalité des chances, valorisons la diversité et cultivons un environnement de travail et d’apprentissage dans lequel les droits et la dignité de l’ensemble de notre personnel et de nos étudiants sont respectés. Consultez notre site consacré à l’égalité des chances et à la diversité pour découvrir comment nous garantissons un environnement équitable et ouvert qui permet à chacun de s’épanouir et de prospérer. La durabilité est une valeur fondamentale pour nous – nous œuvrons constamment à la réalisation d’un avenir climatiquement neutre.

Curieux ? Nous le sommes aussi.

Nous nous réjouissons de recevoir votre candidature en ligne accompagnée des documents suivants :

• CV
• Lettre de recommandation (si disponible)

De plus amples informations sur l’informatique de l’imagerie biomédicale sont disponibles sur notre site Internet. Les questions concernant le poste doivent être adressées à Julio Jose Silva Rodríguez, [email protected] (aucune candidature).

Veuillez noter que nous acceptons exclusivement les candidatures soumises via notre portail de candidature en ligne. Les candidatures envoyées par e-mail ou par voie postale ne seront pas prises en considération.

Nous tenons à souligner que la présélection est effectuée par les recruteurs responsables et non par l’intelligence artificielle.

À propos de ETH Zürich

ETH Zurich est l’une des principales universités au monde spécialisées dans les sciences et la technologie. Nous sommes réputés pour notre excellente formation, recherche fondamentale de pointe et transfert direct de nouvelles connaissances dans la société. Plus de 30,000 personnes originaires de plus de 120 pays trouvent notre université qui soit un lieu favorisant la pensée indépendante et un environnement qui inspire l’excellence. Située au cœur de l’Europe, tout en tissant des liens partout dans le monde, nous œuvrons ensemble pour développer des solutions pour relever les défis mondiaux d’aujourd’hui et de demain.

Questions sur cette offre