Stage M2: Comment exploiter l’IA pour identifier les PFAS à partir de leurs spectres de masse ?

Offre de stage M2 — Intelligence artificielle & identification des PFAS


Au laboratoire GEC – UMR CNRS 7025, Université de technologie de Compiègne, nous recherchons un ou une stagiaire pour développer et évaluer un agent IA d’annotation structurale des PFAS par LC-HRMS/MS, en s’appuyant sur les modèles .

Vos missions
• Préparer et structurer des données expérimentales MS/MS.
• Intégrer les modèles préentraînés DeePFAS dans un flux d’annotation ainsi que d’autres modele de predictions de MS/MS.

• Évaluer le classement des structures candidates et analyser les erreurs.
• Développer un prototype documenté facilitant la validation par les experts.

Profil recherché
Master 2 en informatique, IA, science des données, bioinformatique ou chimio-informatique, ou en chimie analytique avec une solide pratique de Python. Des connaissances en apprentissage automatique sont attendues ; une expérience avec PyTorch, RDKit ou la spectrométrie de masse serait appréciée.

Un stage à l’interface entre chimie analytique, IA et sciences de l’environnement, en lien avec les projets ExpoMicropol et TWINPFAS .

📍 Compiègne
📅 Début : février 2027, selon le calendrier du master
⏳ Durée : 6 mois
👥 Encadrement : Franck Merlier et Katia Bouferrache

ℹ️ Financement du stage en cours de confirmation.

📩 Pour candidater ou en savoir plus : franck.merlier at utc.fr