Postée il y a 54 jours
Schiller Médical Wissembourg conçoit, produit et commercialise depuis plus de 20 ans toute une gamme de défibrillateurs/moniteurs de haute technologie destinés aux services de secours d’urgence, aux établissements hospitaliers ainsi qu’au grand public.
Nos produits sauvent des vies et apportent des solutions fiables et innovantes aux soignants.
Nous recherchons un stagiaire (H/F) pour contribuer à l'amélioration de la précision de la détection de massage cardiaque d'un défibrillateur semi-automatique.
L’objectif de ce stage est, dans un premier temps, de compiler les études cliniques de surveillances pour extraire les faiblesses connues et potentiellement inconnues de l’algorithme. De participer, dans un second temps, à l’élaboration d’un jeu de données d’ECG et de signaux d’impédances transthoracique (ITT) adapté à l’entrainement d’un nouvel algorithme. En parallèle, d'analyser la littérature scientifique et nos rapports internes afin d'évaluer les algorithmes existants. Enfin, de proposer et tester une version de détecteur de massage cardiaque.
Pour atteindre ces objectifs, tu seras chargé de compiler et résumer les études cliniques évaluant les performances de la détection de massage cardiaque sur nos appareils. Tu devras également identifier les faiblesses de l'algorithme. Tu participeras à la mise en place d'un jeu de données multi-appareils ainsi que d'une plateforme de test (Python / Matlab). Tu analyseras aussi la littérature scientifique. Enfin, tu travailleras en étroite collaboration avec des experts du domaine pour proposer une mise à jour de l'algorithme.
Ce stage conviendrait à un étudiant (H/F) en 3ème année d'école d'ingénieur ou 2e année de master pour une durée de 6 mois à partir du mois de février/mars.
Les compétences requises incluent des connaissances en algorithmie, Python, Matlab, traitement du signal, gestion de données. Une bonne maîtrise de l'anglais, aussi bien à l'oral qu'à l'écrit est indispensable. Enfin, un intérêt pour la recherche biomédicale est essentiel.
Mots-Clef : défibrillateur, ECG, impédance, traitement du signal, algorithmie, statistiques, gestion de données