Description du poste
Envie d’une entreprise internationale dans le domaine de l’e-santé ? Venez nous rejoindre !
Reconnue comme l’une des start-ups les plus innovantes dans l’écosystème de la e-santé, BIOSerenity développe des dispositifs médicaux connectés, des solutions de coordination des soins et des algorithmes d'IA de pointe.
Rejoindre BIOSerenity, c'est contribuer à des projets à fort impact, à l’intersection des défis médicaux et des technologies innovantes.
Notre équipe Data Science (plus de 15 membres) développe des algorithmes IA de diagnostic pour la neurologie et la médecine du sommeil.
Contexte du stage
Au sein du pôle IA/Data Science, vous contribuerez au développement d’algorithmes IA de détection et d’exploration de biomarqueurs EEG en utilisant notre modèle de fondation EEG – un projet ambitieux visant à accélérer et débloquer de nouveaux cas d’usage cliniques.
Ce stage est l’occasion de travailler sur des projets IA avec un impact direct sur les patients.
Vous travaillerez sur des données réelles qui ont été annotées par des neurologues experts.
Les algorithmes développés au sein de l’équipe sont déployés sur le terrain via nos dispositifs médicaux, avec des retours concrets des médecins et techniciens.
Missions principales :
Revue de littérature pour identifier les avancées récentes en biomarqueurs EEG.
Analyse de signaux physiologiques (EEG, annotations cliniques) et traitement du signal.
Conception et entraînement de modèles d’IA (classification, deep learning, adaptation de modèles de fondation).
Mise en place et optimisation d’une base de données dédiée à la recherche.
Visualisation et présentation des résultats lors de réunions pluridisciplinaires (équipes IA, cliniciens, ingénieurs).
Compétences et expériences :
Nous cherchons un·e étudiant·e en fin d’études (M2 ou école d’ingénieur), motivé·e par l’IA appliquée à la santé et souhaitant contribuer à des projets à fort impact.
Compétences techniques
Maîtrise de Python (pandas, numpy, scipy, sklearn, tensorflow/pytorch).
Expérience en traitement du signal et/ou machine learning (projets académiques ou professionnels).
Expérience en deep learning, utilisation de modèles de fondation
Connaissance des bio-signaux (EEG, ECG, etc.) – un plus.
Familiarité avec Git et les bonnes pratiques de développement logiciel.
Qualités humaines
Curiosité scientifique et rigueur dans l’analyse.
Esprit d’équipe et capacité à travailler dans un environnement pluridisciplinaire.
Anglais courant (échanges techniques, littérature scientifique).
Pourquoi nous rejoindre ?
Avantages : Immersion dans une équipe experte, projets concrets, possibilité de publication ou de participation à des congrès.
Travailler au sein d’une équipe pluridisciplinaire et bienveillante, bénéficiant d’un fort cheminement d’expertise en e-santé.
Acquérir une expérience concrète sur des données réelles et des problématiques réglementées.
Modalités :
Stage de fin d'études, 6 mois.
Basé(e) au siège (13ème) avec possibilité de travail hybride.
Interested in working for an international company in the field of e-health? Come join us!
Bioserenity is recognized as one of the most innovative startups in the digital health ecosystem, developing connected medical devices, care coordination solutions, and cutting-edge AI algorithms.
Joining Bioserenity means contributing to high-impact projects at the intersection of medical challenges and advanced technology.
Our Data Science team (15+ members) drives product development by designing diagnostic algorithms (signal processing, deep learning) for neurology and sleep medicine
Context
Within the AI/Data Science team, you will contribute to the development of AI algorithms for detecting and exploring EEG biomarkers using our EEG foundation model—an ambitious project aimed at accelerating and unlocking new clinical use cases.
This internship is an opportunity to work on AI projects with a direct impact on patients.
You will work on real data that has been annotated by expert neurologists.
The algorithms developed within the team are deployed in the field via our medical devices, with concrete feedback from doctors and technicians.
Key Responsabilities :
Literature review to identify recent advances in EEG biomarkers.
Analysis of physiological signals (EEG, clinical annotations) and signal processing.
Design and training of AI models (classification, deep learning, adaptation of foundation models).
Implementation and optimization of a dedicated research database.
Visualization and presentation of results at multidisciplinary meetings (AI teams, clinicians, engineers).
Skills and Experience :
We are looking for a student nearing the end of their studies (Master's degree or engineering school), who is motivated by AI applied to healthcare and wants to contribute to high-impact projects.
Technical Expertise
Python (pandas, numpy, scipy, sklearn, tensorflow/pytorch).
Experience in signal processing and/or machine learning (academic or professional projects).
Experience in deep learning, use of foundation models.
Knowledge of biosignals (EEG, ECG, etc.) – a plus.
Familiarity with Git and software development best practices.
Soft Skills
Scientific curiosity and rigorous analysis.
Team spirit and ability to work in a multidisciplinary environment.
Fluent English (technical exchanges, scientific literature).
Why join us ?
Benefits: Immersion in an expert team, concrete projects, opportunity to publish or participate in conferences.
Work within a multidisciplinary and supportive team with extensive expertise in e-health.
Gain practical experience with real data and regulated issues.
Practical Informations :
Contract type: Internship (6 months).
Location: Paris 13th
