Poste: Chaire de Professeur.e Junior, Learning for Control & Dynamics

When:
30/06/2024 all-day
2024-06-30T02:00:00+02:00
2024-06-30T02:00:00+02:00

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –

Laboratoire/Entreprise : Institut FEMTO-ST, Besançon
Durée : Permanent
Contact : jean.aucouturier@femto-st.fr
Date limite de publication : 2024-06-30

Contexte :
L’Institut FEMTO-ST et l’école SUPMICROTECH à Besançon (France) appelle des candidat.e.s pour une chaire de professeur.e junior (CPJ) sur le thème de l’apprentissage et de la modélisation data-driven de systèmes dynamiques, avec une application possible (mais pas limitée) aux neurosciences.

Informations détaillée ici: https://neuro-team-femto.github.io/2024/04/19/faculty-position and https://www.galaxie.enseignementsup-recherche.gouv.fr/ensup/ListesPostesPublies/FIDIS/0250082D/FOPC_0250082D_4094.pdf

La position est financée pour une période initiale de 3-6 ans (selon l’expérience), après laquelle la personne sera examinée pour sa promotion directe au rang de Professeur.e des Université (CNU61). Le package inclut également un financement de recherche de démarrage de 300k€, et un volume d’enseignement réduit à 64h pendant la période de tenure-track.

Date limite de candidature: 15 Mai 2024, uniquement via la plateforme Galaxie: https://www.galaxie.enseignementsup-recherche.gouv.fr/ensup/cand_CPJ.htm.

N’hésitez pas à prendre contact dés maintenant avec Jean-Julien Aucouturier (aucouturier@gmail.com) pour plus d’information si intéressé.e.s.

Sujet :
Le domaine de recherche concerne le domaine émergent de l’apprentissage pour le contrôle et les systèmes dynamiques (https://l4dc.web.ox.ac.uk). Nous recherchons des candidat.e.s visant à développer la prochaine génération de techniques d’apprentissage-machine pour contrôler et modéliser de façon data-driven et physiquement interprétable des systèmes dynamiques complexes physiques ou physiologiques (ex. dynamic mode decomposition, sparse identification of non-linear dynamics, etc.).

Une application possible, mais non limitée, concerne le domaine de la modélisation data-driven de données biologiques/neurophysiologiques, domaine dans lequel l’Institut FEMTO-ST est déjà actif et possède plusieurs plateforme d’acquisition de données (https://neuro-team-femto.github.io).

La mission d’enseignement (CNU 61-Génie informatique, automatique et traitement du signal) est en école d’ingénieur (SUPMICROTECH/ENSMM), et concerne le domaine de l’IA et de la modélisation data-driven pour l’ingénieur, avec un focus souhaité sur l’explicabilité et l’informativité physique.

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
La personne recrutée rejoindra le Département d’Automatique et Robotique de l’Institut FEMTO-ST (https://www.youtube.com/watch?v=3fsEKECEpmY), et pourra notamment développer ses travaux dans le cadre du NEURO group (https://neuro-team-femto.github.io), qui est actif à l’interface entre automatique, systèmes dynamiques et neurophysiologie humaine. L’Institut FEMTO-ST est situé à Besançon, une capitale régionale à taille humaine, proche de la frontière suisse et des montagnes du Jura, et régulièrement classée première en France pour sa qualité de vie (https://paris-jetequitte.com/partir-vivre-besancon/).

Document attaché : 202404230504_FOPC_0250082D_4094.pdf