Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun

Laboratoire/Entreprise : Université Lumière Lyon 2, ERIC
Durée : CDI
Contact : julien.jacques@univ-lyon2.fr
Date limite de publication : 2020-05-01

Contexte :
Créée en 1973, l’université Lumière Lyon 2 est considérée comme la deuxième université française en Lettres, Langues, Sciences humaines et sociales. Membre fondateur du Pôle de Recherche et d’Enseignement Supérieur (PRES) de Lyon, l’Université Lumière Lyon 2 accueille sur deux campus près de 30 000 étudiants, de la Licence 1 au doctorat. Elle compte 13 entités de formation réparties dans 4 domaines de formation et de recherche : Arts, lettres, langues – Droit, économie, gestion – Sciences humaines et sociales – Sciences, technologie, santé. Dotée de 34 laboratoires et de 3 fédérations de recherche, couvrant l’ensemble du champ des Lettres – Langues – Sciences Humaines et Sociales (LLSHS), l’université Lumière Lyon 2 fait le pari de l’innovation, de l’interdisciplinarité, du partenariat et de l’ouverture internationale.

Sujet :
Recherche.
La personne recrutée devra s’intégrer dans l’équipe Data Mining et Décision (DMD), qui regroupe des chercheur.es en mathématiques appliquées et en informatique travaillant sur l’apprentissage (statistique et automatique) pour la fouille des données complexes, avec des applications privilégiées en Lettres, Langues, Sciences Humaines et Sociales (LLSHS). Une expérience en la matière sera appréciée mais n’est pas indispensable.
La personne recrutée devra pouvoir collaborer à la fois avec les informaticiens et statisticiens de l’équipe, ainsi qu’avec les partenaires LLSHS du laboratoire. Il est attendu qu’elle apporte une dynamique de publication dans les grandes conférences internationales de machine learning.
Les thèmes de recherche attendus sont l’apprentissage statistique et l’apprentissage automatique (machine learning).

Enseignement.
La personne recrutée pourra prendre en charge, suivant son profil, soit des cours de mathématiques appliquées, soit des cours d’informatique.
Les besoins en mathématiques appliquées sont principalement en statistique, mais également mathématiques générales, probabilités, data mining, machine learning.
Les besoins en informatique sont en algorithmique, programmation, data mining, machine learning, technologies big data.
Les cours et travaux dirigés seront principalement au sein des masters Informatique et Humanités Numériques. Des interventions dans les enseignements en formation continue (cours du soir, notamment) de la filière Informatique – Statistique sont également possibles.

Profil du candidat :
qualité MCF 26 ou 27

Formation et compétences requises :
Cf. ci-dessus

Adresse d’emploi :
Cf. ci-dessus

Document attaché : mcf2627machineLearning2020.pdf