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. Un axe stratégique central est le développement de BioSerenity-E1, notre modèle de fondation EEG, qui vise à accélérer la création de nouveaux algorithmes cliniques sur l’ensemble du spectre de l’EEG.
Au sein du pôle IA/Data Science, vous contribuerez à l’expansion de notre infrastructure de données EEG et au développement d’algorithmes cliniques à partir de notre modèle de fondation. Ce stage couvre un spectre complet, de l’ingénierie des données jusqu’à l’évaluation clinique, en passant par la recherche appliquée en deep learning.
Ce stage est l'occasion de travailler sur un projet IA à fort impact scientifique et industriel. Vous travaillerez sur des données réelles annotées par des neurologues experts, sur des projets à impact direct sur les patients.
Intégration de datasets EEG externes : identification et sélection de datasets publics pertinents (PhysioNet, TUEG, etc.), développement des pipelines d’extraction, normalisation et intégration dans notre datalake (standardisation des formats EDF/HDF5, harmonisation des annotations, contrôle qualité).
Construction de tâches downstream : implémentation de cas d’usage cliniques (classification de stades de sommeil, détection d’événements, patterns pathologiques, etc.) pour évaluer et démontrer la généralisation de BioSerenity-E1.
Développement d’un biomarqueur EEG : analyse des signaux EEG cliniques annotés, entraînement et optimisation d’un modèle de détection (classification, segmentation, fine-tuning ou few-shot adaptation du modèle de fondation), validation selon des métriques cliniquement pertinentes.
Visualisation et communication des résultats : présentation lors de réunions pluridisciplinaires (IA, cliniciens, ingénieurs) ; possibilité de publication ou de participation à un congrès scientifique.
Nous cherchons un·e étudiant·e en fin d’études (M2 ou école d’ingénieur), motivé·e par l’IA appliquée à la santé, à l’aise aussi bien avec la recherche appliquée qu’avec l’ingénierie des données.
Maîtrise de Python (pandas, numpy, scipy, sklearn, tensorflow/pytorch).
Compétences en ingénierie des données : pipelines ETL, formats de données (EDF, HDF5), contrôle qualité.
Type de contrat : Stage de fin d’études (6 mois).
Localisation : Paris 13e (accès facile en transports).
Avantages : Immersion dans une équipe experte, projets concrets à fort impact, possibilité de publication ou de participation à des congrès scientifiques.
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) designs diagnostic AI algorithms for neurology and sleep medicine. A key strategic focus is BioSerenity-E1, our EEG foundation model, which aims to accelerate the development of new clinical algorithms across the full EEG spectrum.
Within the AI/Data Science team, you will contribute to expanding our EEG data infrastructure and developing clinical algorithms on top of our foundation model. This internship covers the full pipeline, from data engineering to clinical validation, through applied deep learning research.
This is an opportunity to work on an AI project with both strong scientific and industrial impact. You will work on real data annotated by expert neurologists, on projects with direct patient impact.
Integration of external EEG datasets: identification and selection of relevant public datasets (PhysioNet, TUEG, etc.), development of ETL pipelines for extraction, normalization, and integration into our datalake (EDF/HDF5 format standardization, annotation harmonization, quality control).
Downstream task construction: implementation of clinical use cases (sleep stage classification, event detection, pathological pattern identification, etc.) to evaluate and demonstrate the generalization of BioSerenity-E1.
EEG biomarker development: analysis of annotated clinical EEG signals, training and optimization of a detection model (classification, segmentation, fine-tuning or few-shot adaptation of the foundation model), validation using clinically relevant metrics.
We are looking for a student nearing the end of their studies (Master’s or engineering degree), motivated by AI applied to healthcare, comfortable with both applied research and data engineering.
Proficiency in Python (pandas, numpy, scipy, sklearn, tensorflow/pytorch).
Contract type: End-of-studies internship (6 months).
Location: Paris 13th arrondissement (easy access by public transport).
Benefits: Immersion in an expert team, concrete high-impact projects, opportunity to publish or present at scientific conferences.
