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

Laboratoire/Entreprise : IRISA
Durée : Ind.
Contact : laurent.dorazio@irisa.fr
Date limite de publication : 2024-02-09

Contexte :
Bonjour,

Dans le cadre de la campagne synchronisée de recrutement des enseignants-chercheurs et enseignantes-chercheuses 2024, l’IRISA est laboratoire d’accueil pour une vingtaine de postes MCF ou PR, en lien avec les composantes de formation partenaires. Ces postes concernent à eux tous l’ensemble des thématiques et des équipes de l’UMR.

Les fiches des postes sont accessibles à l’adresse https://www.irisa.fr/campagne-demploi-2024-postes-mcfpr.

Liste des postes :
– PR Université de Rennes / ISTIC, 46-1 27e section : Informatique
– PR Université de Rennes / ISTIC, 46-1 27e section : Cybersécurité
– PR Université de Rennes / IUT Lannion, 46-1 27e section : Données, intelligence artificielle, apprentissage
– PR Université de Rennes / IUT Lannion, 46-3 61e section : Architectures systèmes IoT ; systèmes télécom
– PR Université Bretagne Sud / IUT de Vannes, 46-1 27e section : Génie logiciel
– PR Université Bretagne Sud / IUT de Vannes, 46-1 27e section : Informatique ; systèmes/réseaux/cybersécurité ou intelligence artificielle
– PR IMT-Atlantique : Sécurité
– MCF Université de Rennes / ISTIC, 26-1 27e section : Réseaux couches hautes / systèmes / cloud
– MCF Université de Rennes / ISTIC, 26-1 27e section : Langage, programmation, science du logiciel
– MCF Université de Rennes / ISTIC, 26-1 27e section : Cybersécurité
– MCF Université de Rennes / ISTIC, 26-1 27e section : Informatique et applications à la sobriété numérique
– MCF Université de Rennes / IUT Lannion, 26-1 27e section : Gestion de données, intelligence artificielle
– MCF Université de Rennes / ENSSAT Lannion, 26-1 27e section : Cybersécurité « cœur de réseaux »
– MCF Université de Rennes / ENSSAT Lannion, 26-1 27e section : Gestion de données, intelligence artificielle
– MCF Université de Rennes / IUT Saint-Malo, 26-1 27e section : Informatique ; réseaux, systèmes, cybersécurité
– MCF Université Bretagne Sud /IUT de Vannes, 26-1 27e section : Intelligence artificielle
– MCF Université Bretagne Sud /IUT de Vannes, 26-1 27e section : Systèmes/réseaux/sécurité, intelligence artificielle
– MCF Université Bretagne Sud /IUT de Vannes, 26-1 27e section : Systèmes/réseaux/sécurité, intelligence artificielle – poste susceptible d’être vacant
– MCF INSA Rennes, 26-1 27e section : Cybersécurité ou intelligence artificielle
– MCF IMT-Atlantique, 27e section : Réseaux

Sujet :
/

Profil du candidat :
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Formation et compétences requises :
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Adresse d’emploi :
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Laboratoire/Entreprise : Laboratoire d’Informatique de Grenoble, équipe St
Durée : 12 mois
Contact : Paule-Annick.Davoine@univ-grenoble-alpes.fr
Date limite de publication : 2024-02-15

Contexte :
• Contexte scientifique
Le projet ANR-FNS franco-suisse TRACES (https://traces-anr-fns.imag.fr/), porté par l’équipe STeamer du LIG, en partenariat avec l’Université de Genève et l’Université de Bourgogne, vise à concevoir et développer des méthodes et des outils issus de l’Intelligence Artificielle dédiés à la modélisation, l’analyse, l’enrichissement sémantique, la visualisation et la prédiction de trajectoires environnementales. Le projet prend appui sur trois cas d’études : le Grand Genève, Fribourg, et Évian.

Dans le cadre de ce projet, nous proposons un contrat postdoctoral d’une durée de 12 mois, portant plus particulièrement sur la visualisation pour l’exploration et l’analyse de ces trajectoires environnementales.

Sujet :
La mission du post-doctorat s’inscrit dans la tâche 2 du projet TRACES, qui consiste 1) à développer un modèle ontologique pour la représentation de la notion de trajectoire environnementale ; 2) générer des trajectoires sémantiques environnementales au moyen de graphes de connaissances et à partir d’un référentiel d’indicateurs ; 3) proposer des visualisations adaptées à leur analyse et leur interprétation.
La personne recrutée participera aux développements et recherches liés au point 3). Elle aura pour mission de concevoir et d’implémenter une plateforme web intégrant une interface graphique et cartographique, interactive permettant la visualisation, l’exploration et l’analyse de l’évolution d’un territoire d’un point de vue environnemental, en considérant par exemple les caractéristiques de ce territoire liées à la couverture et à l’occupation des sols. Dans l’interface attendus, il s’agira notamment de prendre en compte les dimensions spatiales, temporelles et thématiques de ces trajectoires sémantiques.
Ce travail s’effectuera en étroite collaboration avec la personne (doctorante) chargée de l’analyse comparative et classificatoire des trajectoires environnementales et de leur segmentation à l’aide d’approches par apprentissage automatique. Le postdoctorant travaillera également en étroite collaboration avec des chercheurs de l’institut des sciences de l’environnement de l’université de Genève.

Profil du candidat :
• La personne recrutée devra être titulaire d’une thèse de doctorat avec de solides compétences et connaissances en data visualisation, géovisualisation, développement web et traitement et analyse de données spatio-temporelles
• Des connaissances en Web Sémantique seraient un plus.
• Des connaissances ou une sensibilisation aux problématiques environnementales seront appréciées
• Une expérience des techniques de gestion de projet et de Github est attendue

La personne recrutée sera accueillie au Laboratoire d’Informatique de Grenoble au sein de l’équipe STeamer et sera encadrée par deux enseignants-chercheurs impliquées dans le projet ANR TRACES.

Prise de fonction : début 2024.
Salaire : selon les grilles de l’Université Grenoble Alpes

Formation et compétences requises :
• La personne recrutée devra être titulaire d’une thèse de doctorat avec de solides compétences et connaissances en data visualisation, géovisualisation, développement web et traitement et analyse de données spatio-temporelles
• Des connaissances en Web Sémantique seraient un plus.
• Des connaissances ou une sensibilisation aux problématiques environnementales seront appréciées
• Une expérience des techniques de gestion de projet et de Github est attendue

Adresse d’emploi :
La personne recrutée sera accueillie au Laboratoire d’Informatique de Grenoble au sein de l’équipe STeamer et sera encadrée par deux enseignants-chercheurs impliquées dans le projet ANR TRACES.

Document attaché : 202310181259_ANR_Traces_PostDoc_Visu_LIG_VF_ENg_Fran_LIG.pdf

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Laboratoire/Entreprise : Laboratoire d’informatique et des systèmes (LIS)
Durée : Campagne synchronisé
Contact : secretariat@lis-lab.fr
Date limite de publication : 2024-02-16

Contexte :
Profil recherche :

Le pôle Science des Données ou SD (environ 50 enseignants-chercheurs répartis en 6 équipes de recherche) est l’un des quatre pôles autour desquels le Laboratoire d’informatique et des systèmes (LIS, UMR87020) est structuré. Il a pour ambition de réunir des chercheurs autour des problématiques centrées sur les données, d’un point de vue informatique, qu’il s’agisse de leur représentation, de leur manipulation ou de leur traitement.

Profil enseignement :

Les enseignements se dérouleront à la Faculté d’Économie et de Gestion (FEG) sur les sites d’Aix-en-Provence et de Marseille-Centre.

Sujet :
Profil recherche :

Le pôle SD souhaite par ce poste renforcer ses travaux sur les thèmes de la recherche d’information et du traitement automatique des langues, croisant des problématiques issues de l’apprentissage machine, de la fouille de textes, de l’interaction humain-machine et des sciences cognitives. Les applications mises en avant sont celles liées aux humanités numériques, à l’éducation et à la santé, en connexion avec les intérêts stratégiques de l’établissement. Les thèmes suivants sont privilégiés :
• Le développement de méthodes centrées sur les utilisateurs pour l’accès à l’information avec les nouveaux modèles de traitement du langage naturel, comme les grands modèles de langue. L’impact de ces modèles sur la question de la factualité et de la désinformation. Leur interaction avec la diversité des modalités du monde réel et leur évaluation dans le cadre d’agents incarnés comme les robots humanoïdes.
• La redéfinition de la notion de pertinence sous le prisme de la subjectivité, à travers par exemple l’analyse de sentiment multimodale. L’accès à l’information multimodale (texte, image, vidéo) et la prise en compte de l’état de l’utilisateur de manière multimodale (suivi du regard, ECG, EEG).
• La définition de modèles et de ressources informatisées pour étudier l’acquisition du langage, les processus cognitifs de lecture et de production langagière guidés par des biais inductifs liés aux sciences cognitives.

L’objectif de ce recrutement est donc de renforcer l’une des équipes du pôle SD sur la thématique Langage, Interactions et Recherche d’Information. Le critère majeur de sélection sera l’excellence scientifique.

Profil enseignement :

Au niveau licence, les besoins en enseignement correspondent aux cours d’informatique dispensés classiquement dans les premières années des filières « économie et gestion » : introduction à l’informatique, environnements techniques et applicatifs Internet, tableurs, bases de données, programmation Python.

Étant donnée l’offre de formation de la FEG, les besoins de licence sont à compléter avec ceux qui apparaissent au niveau Master dans le domaine du numérique : systèmes d’information, base de données structurées et semi-structurées (SQL/NoSQL), ingénierie des données, visualisation, interface humain-machine, ergonomie, programmation web et mobile.

Une caractéristique importante liée à ce poste se situe dans le suivi de la professionnalisation des étudiants de la faculté et plus particulièrement de certains Master : suivi d’alternants, relations avec les entreprises d’accueil, conseil de perfectionnement, formation continue et apprentissage… Plusieurs expériences dans tout ou partie de ces domaines sont souhaitables.

Enfin, il est attendu des candidats.es une bonne capacité à utiliser des formes vairées de pédagogies : pédagogie inversée, hybride, sur plateforme… Toutes les expériences dans ces domaines valoriseront la candidature.

Profil du candidat :
L’objectif de ce recrutement est de renforcer l’une des équipes du pôle SD sur la thématique Langage, Interactions et Recherche d’Information. Le critère majeur de sélection sera l’excellence scientifique.

Formation et compétences requises :
Titulaire d’un Doctorat en Informatique (ou un diplôme équivalent)

Adresse d’emploi :
LIS UMR 7020 CNRS / AMU / UTLN
Aix Marseille Université – Campus de Saint Jérôme – Bat. Polytech
52 Av. Escadrille Normandie Niemen
13397 Marseille Cedex 20

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Laboratoire/Entreprise : LIP6
Durée : Permanent
Contact : Fabrice.Kordon@lip6.fr
Date limite de publication : 2024-02-29

Contexte :
Le LIP6, UMR 7606, Unité Mixte de Recherche CNRS et Sorbonne Université, est un laboratoire de recherche en
informatique se consacrant à la modélisation et la résolution de problèmes fondamentaux motivés par les applications,
ainsi qu’à la mise en œuvre et la validation des solutions au travers de partenariats académiques et industriels. Les 19
équipes du LIP6 articulent leurs activités autour de quatre axes transverses : « Intelligence artificielle et science des
données », « Architecture, systèmes et réseaux », « Sécurité, sûreté et fiabilité », « Théorie et outils mathématiques pour
l’informatique ».

Sujet :
L’algorithmique est au cœur de la discipline informatique. Elle joue un rôle central dans tous ses domaines applicatifs, de
la sécurité des systèmes d’information à l’optimisation, en passant par le traitement de données massives, elle est
omniprésente dans le développement de produits industriels ; son caractère transversal la rend aujourd’hui indispensable
au développement des technologies de l’information et de la communication.
Les activités du LIP6 couvrent un large spectre de l’algorithmique : depuis la conception des algorithmes pour de
nombreuses applications, l’analyse théorique de leur correction et de leur performance, jusqu’à leur implantation en
pratique et leur expérimentation.

Profil du candidat :
Ce profil vise tous les candidats et candidates susceptibles de s’insérer dans un ou plusieurs des thèmes de recherche
relevant des équipes APR, Complex Networks, PolSys et RO décrits ci-dessous.

APR :
Les thématiques de l’équipe APR (algorithmes, programmes et résolution) se développent autour d’approches formelles
pour l’étude des algorithmes, des structures combinatoires, de la topologie computationnelle, des langages de
programmation et des logiciels, du calcul formel, avec pour but notamment l’amélioration de la qualité, la performance et la
fiabilité des logiciels. L’équipe souhaite renforcer son axe algorithmique, en particulier sur les thématiques liées à la
combinatoire analytique et à l’analyse topologique de données, mais reste ouverte à des candidats qui créeraient des liens
avec ses thématiques en langage de programmation (conception, implantation, sémantique, modèles formels, analyse,
vérification) et les étendraient vers des sujets connexes.

Complex Networks :
L’équipe Complex Networks cherche à développer des algorithmes efficaces pour la description et l’analyse de traces de
données d’interactions issues du monde réel dans l’objectif de comprendre le fonctionnement des systèmes complexes
sous-jacents. Les systèmes analysés sont de natures variées : échanges de paquets d’information entre machines,
interactions sur des plateformes du web, communications dans un réseau social etc. Ces différents objets de recherche
ont en commun d’être représentables à l’aide de graphes dont la structure évolue dynamiquement, ce qui permet de
développer des formalismes mathématiques et des outils d’analyse communs.

PolSys (Polynomial Systems) :
L’activité de l’équipe PolSys se concentre sur la conception, l’implantation et les applications d’algorithmes relevant du
calcul formel (méthodes algébriques) pour la résolution de problèmes non-linéaires, notamment la résolution de systèmes
polynomiaux. Les thématiques de recherche couvertes par l’équipe relèvent donc principalement du calcul formel au sens
large, en y incluant ses applications phares. Ainsi, les personnes ayant une expertise en géométrie algorithmique, en
cryptographie (notamment post-quantique), calcul haute-performance, arithmétique des ordinateurs, ou en combinatoire
sont invitées à candidater.

RO (Recherche Opérationnelle) :
L’équipe RO s’intéresse à la conception et à l’analyse d’algorithmes pour la résolution de problèmes d’optimisation
complexes. Parmi ses thématiques de recherche, l’équipe souhaite prioritairement recruter une personne travaillant dans
le domaine de l’optimisation black-box: analyse d’algorithmes de recherche randomisés, théorie des algorithmes
évolutionnaires, configuration et sélection d’algorithmes, notamment avec des méthodes AutoML.
Les personnes ayant une expertise en algorithmique pour l’optimisation combinatoire sur les thématiques de
l’ordonnancement, l’algorithmique on-line et/ou l’optimisation dans les graphes sont également invitées à candidater.

Note : en raison des recrutements et des départs récents, l’équipe Complex Networks est moins prioritaire que les autres
car elle a recruté à Sorbonne Université en 2023.

Formation et compétences requises :
Titulaire d’un Doctorat en Informatique (ou un diplôme équivalent)

Adresse d’emploi :
LIP6 – CNRS, Sorbonne Université
BC 169
4 place Jussieu
75252 Paris Cedex 06

Document attaché : 202401110951_32_LIP6_Conception_MC27_EC.pdf

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Laboratoire/Entreprise : LIP6
Durée : Permanent
Contact : Fabrice.Kordon@lip6.fr
Date limite de publication : 2024-02-29

Contexte :
Le LIP6, Unité Mixte de Recherche de Sorbonne Université et du Centre National de la Recherche Scientifique (UMR 7606 Sorbonne Université – CNRS) est un laboratoire de recherche en informatique se consacrant à la modélisation et la résolution de problèmes fondamentaux motivés par les applications, ainsi qu’à la mise en oeuvre et la validation des solutions au travers de partenariats académiques et industriels.

Le LIP6 répond à ces challenges au sein de quatre axes transverses de recherche :
– Intelligence artificielle et sciences des données (AID)
– Architecture, systèmes et réseaux (ASN)
– Sécurité, sûreté et fiabilité (SSR)
– Théorie et outils mathématiques pour l’informatique (TMC)

Sujet :
Objectifs pédagogiques et besoin d’encadrement
———————————————————————–
La personne recrutée interviendra de façon équilibrée sur les différents niveaux de formation, du L1 au M2. Elle
contribuera significativement aux enseignements de Licence d’informatique dont les besoins couvrent l’ensemble de la
discipline (algorithmique, programmation (notamment objet, concurrente, fonctionnelle, web), mathématiques discrètes,
structures de données, système, architecture, réseaux, compilation, bases de données…).
En Master, selon son profil, la personne recrutée renforcera les enseignements du parcours « AgeNts Distribues,
Robotique, Recherche Opérationnelle, Interaction, DEcision » (ANDROIDE) et/ou des autres parcours avec une forte
composante IA.

Profil recherche :
————————-
L’objectif de ce recrutement est de renforcer les équipes ACASA, DECISION et SMA du LIP6 sur la modélisation du raisonnement, la représentation des connaissances et des préférences, et l’apprentissage, dans le but d’établir une
intelligence artificielle coopérative et « digne de confiance » (trustworthy AI) apportant des garanties formelles sur son
fonctionnement.
Ces questions se posent dans de nombreux champs d’application de l’intelligence artificielle (santé, justice, partage de
ressources, recommandation, …) où les enjeux sont importants et où il apparaît nécessaire d’établir la confiance, de
justifier les algorithmes et leurs résultats, afin de permettre une coopération effective entre l’homme et la machine, et plus
généralement entre plusieurs acteurs, que ce soit des groupes d’agents artificiels ou des équipes “mixtes”
agents-humains.
Au plan technique, cela couvre les problématiques liées à la décision, à l’apprentissage (mono et multi-agents), à l’analyse
de la causalité, au raisonnement argumentatif, à la planification, à la prise en compte des dimensions éthiques dans le
raisonnement et la prise de décision, aux modèles de coordination, aux aspects computationnels de la théorie de la
décision et des jeux, et du choix social.
Mots clefs : Raisonnement ; Décision ; Apprentissage ; Méthodes symboliques et numériques ; Explicabilité ; Éthique ;
Confiance ; Causalité ; Représentation des connaissances ; Coordination multi-agents ; IA coopérative.

Profil du candidat :
Candidat·e correspondant au profil du poste

Formation et compétences requises :
Titulaire d’un Doctorat en Informatique (ou un diplôme équivalent)

Adresse d’emploi :
LIP6 – CNRS, Sorbonne Université
BC 169
4 place Jussieu
75252 Paris Cedex 05

Document attaché : 202401110942_23_LIP6_IA_PR27_EC.pdf

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Laboratoire/Entreprise : LIP6
Durée : Poste permanent
Contact : Fabrice.Kordon@lip6.fr
Date limite de publication : 2024-02-29

Contexte :
Le LIP6, UMR 7606, Unité Mixte de Recherche CNRS et Sorbonne Université, est un laboratoire de recherche en
informatique se consacrant à la modélisation et la résolution de problèmes fondamentaux motivés par les applications,
ainsi qu’à la mise en œuvre et la validation des solutions au travers de partenariats académiques et industriels. Les 19
équipes du LIP6 articulent leurs activités autour de quatre axes transverses : « Intelligence artificielle et science des
données », « Architecture, systèmes et réseaux », « Sécurité, sûreté et fiabilité », « Théorie et outils mathématiques pour
l’informatique ».

Sujet :
Le profil de ce poste PR se situe dans les domaines de la Science des Données et ses liens avec l’Intelligence Artificielle et les Bases de Données.
L’objectif est de renforcer les activités de recherche sur les approches de traitement et de représentation pour la
transformation de données en modèles exploitables par les systèmes intelligents et en connaissances interprétables par
les humains, ainsi que de structurer ces thématiques de recherche transverses aux trois équipes BD, LFI et MOCAH du
LIP6.

Note : en raison des recrutements et des départs récents, l’équipe LFI est moins prioritaire que les autres.

Profil du candidat :
Dans ce contexte, les thèmes suivants peuvent être mis en évidence :
• L’IA et les données : Certaines solutions d’intelligence artificielle (IA), et en particulier les méthodes statistiques,
reposent sur la disponibilité de grandes quantités de données.
Dans ce contexte, une bonne intégration entre les infrastructures de gestion et d’analyse des données et les outils d’IA
joue un rôle essentiel dans le développement d’applications efficaces et durables.
La fertilisation entre les domaines des bases de données (BD) et de l’IA est une voie à double sens. Tout d’abord, dans le
sens de “l’IA pour les BD”, les nouvelles méthodes et les nouveaux modèles de l’IA peuvent être appliqués à
l’automatisation et à l’optimisation des tâches de gestion et d’analyse des données massives. Deuxièmement, dans le sens
d’une “BD au service de l’IA”, les méthodes de BD peuvent apporter plus d’efficacité et d’expressivité à l’ingénierie des
données et des modèles utilisés dans l’apprentissage et l’analyse des données.
• L’IA et la connaissance : Les modèles d’IA centrés sur l’homme sont des modèles qui peuvent combiner des données
provenant de traces d’interaction avec l’utilisateur, des connaissances de ses utilisateurs, ainsi que la prise en compte
d’informations et de connaissances subjectives. Les algorithmes et méthodes dans ce domaine doivent raisonner dans
l’incertain, dans l’imprécis et sur des connaissances subjectives ou mal définies, tout en étant capables d’expliquer et de
justifier leur raisonnement. Elles doivent être interprétables pour que leur construction, leur représentation et leurs
décisions puissent être acceptées et admises par leurs utilisateurs.
De plus, ces modèles doivent être dynamiques, capables d’évoluer au fur et à mesure des interactions avec leurs
utilisateurs et de s’intégrer dans les systèmes d’information.
Thèmes de recherche : IA centré humain; Ingénierie des données, des modèles et des connaissance; Gouvernance de
données et des connaissances; Automatisation et optimisation

Formation et compétences requises :
Titulaire d’un Doctorat en Informatique (ou un diplôme équivalent)

Adresse d’emploi :
LIP6 – CNRS, Sorbonne Université
BC 169
4 place Jussieu
75252 Paris Cedex 05

Document attaché : 202401110958_35_LIP6_Traitement_representation_PR27_EC.pdf

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : DOING/Doctorants

Laboratoire/Entreprise : ETS Montréal, CentraleSupelec
Durée : 18 months
Contact : pablo.piantanida@mila.quebec
Date limite de publication : 2024-02-29

Contexte :
We are excited to share an interesting opportunity for two postdoctoral fellows, each with an 18-month tenure, to actively contribute to groundbreaking research in the field of AI for breast cancer screening.

Sujet :
Our project, funded by FRQS and Health Data Hub, titled “AI Foundation Models for Breast Cancer Screening: Advancing Early Detection through AI,” is calling for skilled individuals to become part of our international team between the International Laboratory on Learning Systems (ILLS) together with the Quebec AI Institute, located in Montreal (QC, Canada), and MICS located in CentraleSupelec within Paris-Saclay University (France). This role offers a key position in shaping the development and progress of AI-driven solutions for early breast cancer detection.

For further details check: https://sites.google.com/mila.quebec/pablo-piantanida/openings?authuser=0#h.kyzvdsd2q45m

Profil du candidat :
= Position Qualifications =
+ PhD program in Computer Science, Machine Learning, Computer Engineering, Mathematics, or related field (e.g. applied mathematics/statistics).
+ Very good understanding of Machine Learning theory and techniques, as well as of computer vision.
+ Strong publication track in recognized venues of computer vision (CVPR, ECCV, ICCV), machine learning (NeurIPS, ICLR, ICML) and/or medical image computing (MedIA, IEEE TMI, MICCAI).
+ Good programming skills in Python (PyTorch).
+ Applications/ domain-knowledge in medical image processing is a plus.
+ Good communication skills in written and spoken English.
+ Creativity and ability to formulate problems and solve them independently.

Formation et compétences requises :
= How to apply =
If you are interested, please send us the following elements as soon as possible
and not later than January 20th:
+ Detailed CV.
+ Letter of motivation.
+ Elements of bibliography or personal achievements related to a research activity.
+ 2 references or recommendation letters.

If you are interested and meet the qualifications, please submit your application letter and CV by email.

Adresse d’emploi :
ETS Montreal (1100 Notre-Dame St W, Montreal, Quebec H3C 1K3) and CentraleSupelec (3 Rue Joliot Curie, 91190 Gif-sur-Yvette)

Document attaché : 202401040542_Postdoc Fellowships.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : CNAM
Durée : permanent
Contact : cedric.du_mouza@cnam.fr
Date limite de publication : 2024-03-01

Contexte :
Le Centre d’études et de recherche en informatique et communications (Cédric) regroupe les activités de recherche en sciences du numérique menées au Conservatoire national des arts et métiers (Cnam). Les chercheurs permanents du Cédric sont tous aussi des enseignants en informatique, en mathématiques appliquées ou en électronique.

Le laboratoire mène des recherches fondamentales et appliquées. Le Cédric entretient des rapports avec les principaux acteurs industriels et publics des Technologies de l’Information et de la Communication (Tic). Il a des relations privilégiées avec de nombreux laboratoires de la région parisienne, de province ou de l’étranger. Le laboratoire participe à des contrats de recherche fondamentale ou technologique (transfert et mise en œuvre de résultats de recherche, contrats industriels) ainsi qu’à des contrats de réseaux de recherche français et européens (ANR, IST, etc.). Il est également membre du pôle Systém@tic (groupes Sécurité-Défense et Logiciels Libres).

Le laboratoire compte actuellement 176 membres dont 91 permanents et 5 administratifs affectés. Le Cédric est reconnu par le ministère de la Recherche, de la Technologie et de l’Enseignement Supérieur comme Equipe d’Accueil (EA 1395 d’abord, actuellement EA 4629) depuis sa création. Sa taille et sa maturité actuelles en font le laboratoire de recherche le plus important du Cnam et l’un des laboratoires d’informatique reconnus de la région parisienne.

Sujet :
Le.la candidat.e intégrera l’équipe ISID ou l’équipe ROC de l’axe 3 (confiance et
sécurité numériques) du laboratoire CEDRIC (https://cedric.cnam.fr). Son activité de
recherche s’inscrira dans le cadre des travaux de recherche de cybersécurité
menés au sein de ces deux équipes. Le.la candidat.e intégrera les projets de
recherche en cours et à venir, menés également en collaboration avec d’autres
laboratoires ou équipes du Cnam.
Au sein de l’équipe ISID, un projet d’équipe transverse portant sur la cybersécurité
des infrastructures critiques, en particulier les systèmes industriels, offrira des
axes de développement pour la recherche du.de la candidat.e. L’équipe ISID
développe plusieurs travaux de recherche en sécurité informatique qui pourraient
accueillir le.la candidat.e : les thématiques portent sur la génération automatique
de modèles d’explication et de chemins d’attaques, à base d’IA (“knowledge
graph”, “treillis”, “ontologies” ) /ML pour modéliser puis explorer les données
d’incident (logs, OSINT,…), pour l’analyse de vulnérabilités (MITRE TTP), la
détection d’anomalie, l’investigation numérique et l’analyse de risque. Les projets
en cours sont 1 ANR (CoRReAU) obtenu en 2022, et des contrats industriels signés
en 2022/2023. Au sein de ces projets, le.la candidat.e. pourra également
développer des travaux sur l’évaluation de la sécurité : IoC (indicateurs de
compromission), évaluation de graphes d’attaques, de politiques de sécurité, de
codes malveillants dans les binaires. Les cas d’applications cyber sont les véhicules
connectés, la santé, les drones, les réseaux d’eau (CPS/PLC/SCADA), les IIoT, etc.
Au sein de l’équipe ROC, les activités du.de la candidat.e porteront sur la sécurité
des systèmes embarqués, sur la définition et l’évaluation d’algorithmes de
détection d’attaques, sur la fiabilité des réseaux et des systèmes distribués, et sur
la protection des données personnelles (dans un contexte IoT en combinant des
mécanismes de chiffrement et d’anonymisation). De plus, le.la candidate est
susceptible de travailler sur la gestion auto-souveraine des identités numériques
en utilisant la Blockchain, la gestion de pannes d’infrastructure, la détection
d’intrusions et de chemins d’attaques dans les systèmes cyber-physiques en
explorant des méthodes d’IA (comme les GNN). Les derniers projets qui portent
3
sur ces thèmes sont : leprojet H2020 « A Secure and Reusable Artificial Intelligence
Platform for Edge Computing in Beyond 5G Networks (AI@EDGE) », len projet ANR
GNADiS qui a démarré en octobre 2023 et le projet européen GRAPH4SEC sur la
détection d’attaques et de pannes à l’aide des GNN. L’équipe a de plus des contrats
bilatéraux avec Thales sur chiffrement et détection d’attaques, avec Sopra Steria
sur les Blockchains, avec Orange sur les modèles de sécurité pour les systèmes
embarqués, et avec CS Covidy’s sur les GNN. Plusieurs thèses en cours forment un
terrain fertile de départ pour ces travaux : utilisation des modèles d’IA sur des
données chiffrées homomorphiquement, protection des données IoT à l’aide de la
confidentialité différentielle et de l’apprentissage fédéré, gestion souveraine des
identités numériques à l’aide de la technologie Blockchain, sécurité des VANETs,
détection d’anomalies à l’aide de techniques d’IA/ML, etc.
Les activités de recherche de.la candidat.e doivent porter sur les thèmes d’une
des équipes ou sur les deux. Le.la candidat.e pourra ainsi développer l’activité de
recherche autour des plateformes d’entrainement et d’expérimentation
existantes et à venir, et encadrer les travaux scientifiques associés, par exemple
par l’encadrement de doctorants et d’étudiants des masters orientés recherche.
Un bon équilibre entre les différentes activités (enseignement, recherche et
administration) sera particulièrement apprécié.

Profil du candidat :
En plus de correspondre au profil recherche présenté ci-dessus, nous recherchons pour ce poste un candidat qui pourra assurer les missions d’enseignement suivantes au sein de l’EPN 05 (département informatique) :
– dispenser une unité d’enseignement sur la cybersécurité des infrastructures
informatiques (niveau I2 ou I3 du diplôme d’ingénieur en informatique) : le
candidat devra proposer un projet d’intégration dans deux unités
d’enseignements du diplôme, majeure cybersécurité ;
– participer aux enseignements de niveau M1 et M2 dispensés dans le cadre du
Master Sécurité Informatique, Cybersécurité et Cybermenaces : le candidat devra
proposer un projet d’intégration dans deux unités du master ;
– participer ou prendre en charge le pilotage de la future plateforme Cnam cyber
en lien avec ces enseignements,
– participer aux tutorats de mémoire d’ingénieur et de master.

Formation et compétences requises :
Titulaire d’un Doctorat en Informatique (ou un diplôme équivalent)

Adresse d’emploi :
Conservatoire National des Arts et Métiers, 2 rue Conté, 75003 Paris.

Document attaché : 202402270925_5 – EPN 05_Se curite informatique (Galaxie 4310).pdf

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

Laboratoire/Entreprise : IRIT : Institut de Recherche en Informatique de To
Durée : Permanent
Contact : ravat@irit.fr
Date limite de publication : 2024-03-01

Contexte :
Un poste de MCF est ouvert au concours en 2024 à l’Université Toulouse Capitole pour intégrer le Département Intelligence Artificielle de l’IRIT (https://www.irit.fr/departement/intelligence-artificielle/), avec un profil recherche en “Economics and Computation”

Sujet :
Le profil détaillé du poste est accessible au lien suivant:

https://www.irit.fr/~Umberto.Grandi/wp-content/uploads/sites/128/2024/02/Profil-MCF-2024-IA-FR-EN_v6.pdf

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :

Document attaché : 202402281542_Profil-MCF-2024-IA-FR-EN_v6.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : IRIT
Durée : CDI
Contact : imen.megdiche@irit.fr
Date limite de publication : 2024-03-01

Contexte :
Un poste de MCF 27 est ouvert au concours.
Profil : Gestion de données massives, Intelligence artificielle appliquée à la santé

https://www.galaxie.enseignementsup-recherche.gouv.fr/ensup/ListesPostesPublies/ANTEE/2024_1/0811293R/FOPC_0811293R_4182.pdf

Les personnes intéressées sont invitées à prendre contact avant la date de clôture des candidature le 29 mars 2024 :
imen.megdiche@irit.fr ou imen.megdiche@univ-jfc.fr
elyes.lamine@univ-jfc.fr

Sujet :
Profil recherche : laboraoire IRIT , département Gestion des données
Le poste est ouvert à toutes les thématiques connexes à l’ingénierie, au traitement des données massives et de l’intelligence artificielle.
Dans le domaine de la santé, les masses de données hétérogènes et multimodales issues de l’écosystème numérique de gestion de données de santé (données cliniques, données génomiques, imagerie médicale, données de capteurs portables…) remettent en cause les méthodes de gestion et d’analyse de données classiques. La candidate ou le candidat apportera une expertise de recherche sur :
• les verrous d’hétérogénéité et de multimodalité des données de santé avec une attention particulière sur la qualité des données
• la conception de modèles de connaissances pour l’intégration et l’accès aux masses de données médicales et/ou sanitaires hétérogènes
• L’analyse décentralisée (ou fédérée) de données de santé en incluant les problématiques d’équité
• L’application de techniques d’apprentissage automatique pour l’interprétation des données complexes et massives, qu’il s’agisse de données structurées ou non structurées ainsi que des données multimodales (ex : médicales ou biologiques).
Le projet d’intégration du candidat devra s’inscrire dans le développement de la stratégie de recherche locale d’ISIS Castres.

Profil enseignement : école d’ingénieur ISIS Castres , Institut National Universitaire Jean François Champollion

Le/la maître(esse) de conférences recruté(e) viendra renforcer les rangs de l’équipe pédagogique de l’école d’ingénieurs ISIS à Castres. Ses principales missions pédagogiques consisteront à assurer des activités d’enseignement et d’encadrement des apprenants du cycle ingénieur et du cycle préparatoire.
Il(elle) sera investi(e) dans le montage et la coordination des enseignements liés à l’IA et l’ingénierie des données pour le parcours « Données de santé et intelligence artificielle »
Il(elle) développera, assurera et coordonnera un ensemble d’enseignements (cours, TP, TD, projet, etc.). Il(elle) mettra en oeuvre des méthodes pédagogiques (par projet, face à face ou à distance) pour un public varié (élèves ingénieurs, étudiants du cycle préparatoire) dans tout ou partie des domaines suivants : Informatique, gestion de données, intelligence artificielle, sciences des données.
En outre, l’école accorde une grande valeur à l’innovation pédagogique, et Le/la maître(esse) de conférences recruté(e) jouera un rôle essentiel dans les initiatives visant à innover et transformer les méthodes d’enseignement. Par conséquent, il est fortement souhaité qu’il (elle) possède une connaissance des plateformes numériques telles que Moodle, ainsi qu’une expérience pratique des pédagogies actives.

Profil du candidat :
CNU 27

Formation et compétences requises :
Qualification CNU 27

Adresse d’emploi :
ISIS Castres

Document attaché : 202402271423_ProfilPoste_COS27.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : SAMOVAR/Télécom SudParis
Durée : CDI
Contact : julien.romero@telecom-sudparis.eu
Date limite de publication : 2024-03-01

Contexte :
Fr : https://institutminestelecom.recruitee.com/o/mcinformatiqueintelligencedonneesconnaissance
En: https://institutminestelecom.recruitee.com/l/en/o/mcinformatiqueintelligencedonneesconnaissance

TELECOM SudParis is hiring an assistant Professor (Maître de Conférences) in Computer Science for the Computer Science Department (https://www.inf.telecom-sudparis.eu/). We are looking for a high-potential candidate with teaching and research experience in the field of Computer Science carrying a research project related to the activities of the DIEGO research group (Data IntElliGence and knowledge, https://www.inf.telecom-sudparis.eu/diego/). The DIEGO group is part of the ACMES team (https://samovar.telecom-sudparis.eu/index.php/en/accueil-2/) of the SAMOVAR laboratory.

Sujet :
The recruitment aims to strengthen the research field of the DIEGO group. We are seeking candidates whose research aligns with at least one of the following axes: Artificial Intelligence and Cloud Continuum. Candidates whose research projects are in the Artificial Intelligence axis should have strong skills in research topics related to knowledge representation and reasoning (symbolic/generative AI, automated reasoning, and uncertainty/inconsistency management) and/or data processing (text and data mining and machine/deep learning). The candidate should demonstrate their ability to conduct high-level research on fundamental aspects of machine learning methods and algorithms based on complex data (structured or unstructured, such as text, images, or graphs). The development of synergies between neural learning and symbolic learning will be appreciated, particularly for explainable and frugal AI. The applicant should also have implemented and studied model learning methods and demonstrated the ability to develop innovative methods for analyzing and interpreting data in a variety of application frameworks. For the Cloud continuum axis, we are seeking candidates with strong skills in research topics related to service and process management: service orchestration, composition, and discovery, and process discovery, conformance and prediction. The targeted applications encompass crosswise use cases, specifically in healthcare and the industry of the future, thereby amplifying the potential impact of their research across diverse domains.
The candidate will be responsible for teaching and organizing courses in the engineering and master programs at Télécom SudParis. Besides teaching, the recruitee should design and organize teaching activities for undergraduate and graduate students, coordinate pedagogical teams and supervise students in scholar and research projects, internships, etc.

Profil du candidat :
Job requirement:
Level of training: PhD in Computer science

Essential skills:
– Strong publication record
– Significant experience in teaching and research
– Fluency in English and French (spoken and written)
– Good experience in setting up and/or execution of industrial, European or national contracts
– International experience is a plus
– Qualification by the CNU in the 27th section is desired

Abilities:
– Organizational and animation skills
– Ability to work in a team, ability to dialogue
– Relational and pedagogical qualities
– Ability to write and summarize

Formation et compétences requises :

How to apply:
Applications should be submitted on the school website:
Fr : https://institutminestelecom.recruitee.com/o/mcinformatiqueintelligencedonneesconnaissance
En: https://institutminestelecom.recruitee.com/l/en/o/mcinformatiqueintelligencedonneesconnaissance

An application should include:
– a detailed CV including a record of teaching activities and a list of publications (reference to international publication rankings and repositories such as ERA Core, SJR, ISI, etc. is desired)
– a statement of planned research and teaching activities at Telecom SudParis
– coordinates of at least two referees
– as well as any material deemed interesting by the candidate to demonstrate his/her abilities

Application deadline: March 31, 2024
Audition expected date: May 22, 2024
Expected start date (flexible): September 1, 2024
Location: Évry-Courcouronnes, France (24 km south of Paris)

Candidates are strongly encouraged to contact the department to discuss and refine their research and teaching projects:
• Djamel Belaïd (Djamel_dot_Belaid_@_telecom-sudparis.eu), head of the computer science department
• Walid Gaaloul (Walid_dot_gaaloul_@_telecom-sudparis.eu), leader of the Samovar/ACMES research team
• Moahmed Sellami (Moahmed_dot_Sellami_@_telecom-sudparis.eu), leader of the DIEGO research group

Adresse d’emploi :
Télécom SudParis, Palaiseau/Evry

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

Laboratoire/Entreprise : Observatoire Astronomique de Strasbourg
Durée : 1 an
Contact : gilles.landais@astro.unistra.fr
Date limite de publication : 2024-03-04

Contexte :
Le Centre de Données astronomiques de Strasbourg (CDS) gère d’importantes bases de données qui sont des références pour la communauté astronomique internationale. Le CDS développe des services en ligne qui permettent d’accéder à ces bases et à les exploiter (http://cds.unistra.fr/). Le CDS compte parmi ses utilisateurs les agences spatiales (l’Agence Spatiale Européenne (ESA) et la NASA), les principaux observatoires, tel que l’Observatoire Austral Européen (ESO), ainsi que l’ensemble des instituts de recherche en astrophysique possédant une composante observationnelle. Le CDS est fortement impliqué dans le mouvement national et international de la Science Ouverte. VizieR, en particulier, est une base de données de catalogues du ciel, qui traite plus de 500 000 requêtes par jour, reçues du monde entier.

Le service VizieR du CDS collecte, homogénéise et redistribue les catalogues d’objets astronomiques issus des publications scientifiques et de grands relevés des observatoires et des missions spatiales. Le service est reconnu par la communauté astronomique mondiale et est partenaire des principaux éditeurs de journaux en astronomie.
VizieR s’appuie sur une base de données qui réunit des données (principalement des tables) indexées et documentées. Les données sont distribuées via des services Web et des API conformes aux protocoles de l’Observatoire Virtuel International en Astronomie et sont diffusées dans des plateformes scientifiques incluant l’European Open Science Cloud (EOSC) et EUDAT B2FIND. La valeur ajoutée du service répond aux exigences des données ouvertes et offre aux scientifiques et aux auteurs un haut niveau d’interopérabilité des données.

Sujet :
Au sein d’une équipe d’ingénieurs informaticiens, de documentalistes et d’astronomes, vous êtes chargé(e) de développements informatiques/logiciels dans le cadre du service VizieR (service de référence internationale pour les catalogues astronomiques). Le candidat contribuera à l’évolution des processus de mise en ligne des tables publiées dans les articles scientifiques ou issues de grands relevés provenant des observatoires et des missions spatiales.

Profil du candidat :
– Bac+5 minimum
– Maîtrise des développements en C et Python dans un environnement Linux.
– Anglais lu et parlé indispensable et capacité à présenter son travail.

Formation et compétences requises :
– Maîtrise des développements en C et Python dans un environnement Linux.
– Bonnes connaissances en bases de données relationnelles (PostgreSQL) et du langage SQL.
– Connaissance d’un autre langage comme Java ou Rust serait un plus.

Adresse d’emploi :
11, rue de l’université
67000 Strasbourg

Annonce publiée sur le site de l’université de Strasbourg:
https://www.unistra.fr/universite/travailler-a-luniversite/personnels-administratifs-et-techniques/offres-demplois/

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

Laboratoire/Entreprise : TETIS
Durée : CDI
Contact : maguelonne.teisseire@teledetection.fr
Date limite de publication : 2024-03-05

Contexte :
L’INRAE recrute un(e) chargé(e) de recherche pour renforcer l’UMR TETIS à Montpellier dans le domaine du web sémantique pour les données spatio-temporelles. Si vous êtes passionné par la recherche agro-environnementale et la gestion durable des territoires, doté de compétences analytiques exceptionnelles et que vous souhaitez rejoindre une équipe dynamique, nous vous encourageons à postuler.

Sujet :
L’UMR TETIS a pour objectif de maîtriser les processus permettant de mobiliser l’information spatiale pour la recherche agro-environnementale, la gestion durable des ressources naturelles et des territoires. L’équipe MISCA (Modélisation, Information Spatiale, extraction de Connaissances et Analyse) développe de nouvelles méthodologies hybrides combinant des approches orientées données avec des approches orientées processus dans le cadre des actions “Objectiver” et “Évaluer” du projet d’Unité. Vous viendrez renforcer cette équipe avec vos compétences en web sémantique pour les données spatio-temporelles.

Profil du candidat :
https://jobs.inrae.fr/concours/concours-charges-recherche-classe-normale-profil-h-f/cr-2024-mathnum-3

Formation et compétences requises :
Vous êtes titulaire d’un doctorat ou équivalent. Une spécialisation en informatique dans le domaine de la représentation des connaissances ou de la science des données appliquées aux données spatio-temporelles est vivement recommandée. Vous êtes sensible aux questions environnementales.

Une expérience de collaboration scientifique pluridisciplinaire sera un plus.

Adresse d’emploi :
UMR TETIS
Maison de la Télédetection
500, rue J.F.Breton 34093 MONTPELLIER Cedex 5

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

Laboratoire/Entreprise : Unité BioSP – INRAE
Durée : CDI
Contact : samuel.soubeyrand@inrae.fr
Date limite de publication : 2024-03-06

Contexte :
L’unité Biostatistique et processus SPatiaux (BioSP) à INRAE (Avignon) développe des travaux en statistique, en systèmes dynamiques, en écologie-épidémiologie avec un intérêt particulier pour les questions spatiales et spatio-temporelles. Les domaines d’application de ces travaux sont avant tout l’écologie, l’épidémiologie, l’agriculture, l’environnement et les risques climatiques. Vous serez intégré-e dans l’équipe Recherche de l’unité et contribuerez à au moins deux de ses priorités scientifiques : « statistique pour l’épidémiologie prédictive » et « observer et modéliser les distributions d’espèces ». Pour mener vos recherches, vous pourrez bénéficier de l’expertise des chercheur-e-s et ingénieur-e-s de l’unité (en statistique spatio-temporelle, systèmes dynamiques, apprentissage automatique, calcul scientifique, épidémiologie quantitative), de sa plateforme de calcul et de ses nombreux liens avec diverses équipes de recherche méthodologique et appliquée, à INRAE et au-delà.

Candidatures ouvertes du 30 janvier au 05 mars 2024 sur INRAE jobs :
https://jobs.inrae.fr/
Profil : https://jobs.inrae.fr/concours/concours-charges-recherche-classe-normale-profil-h-f/cr-2024-spe-3

Sujet :
Les données de diversité représentent un corpus d’information massif et majeur pour comprendre les interactions complexes entre les processus écologiques, épidémiologiques et biophysiques en jeu en santé et en agroécologie. Ces données doivent par exemple permettre de mieux comprendre et anticiper les émergences d’agents pathogènes ou de résistances aux produits de protection des plantes dans les systèmes multi-hôtes contraints par les changements globaux, ou encore de mieux comprendre et anticiper la régulation ou la conservation des micro- et macro-espèces dans des réseaux trophiques complexes contraints par les interventions humaines. Les données de diversité sont de plus en plus résolutives, fréquentes spatialement et temporellement, plurielles en termes de niveaux d’organisation et de groupes d’espèces, et hétérogènes. De telles données sont typiquement collectées par diverses équipes de recherche au département Santé des Plantes et Environnement (SPE) d’INRAE et à l’international, et ce pour divers micro- et macro-organismes constitutifs des phytobiomes (systèmes incluant les plantes, leur environnement et les communautés d’organismes associées). Vous contribuerez à relever les nouveaux défis méthodologiques associés à ces données de diversité en dépassant la vision généralement statique des approches actuelles. Vous mènerez ainsi des recherches en écologie des communautés avec une visée méthodologique (stratégies d’échantillonnage, réduction de la dimensionnalité, processus spatio-temporels, méthodes d’inférence et de prédiction, couplage de données hétérogènes de diversité, de l’échelle moléculaire à l’échelle des espèces et de leurs fonctions) afin de représenter et caractériser les dynamiques spatio-temporelles de communautés, et de les prédire sous divers scénarios de contrôle. Vous développerez ainsi une vision spatio-temporelle et multi-échelle des communautés avec en arrière-plan l’objectif d’élucider les conditions favorisant, par exemple, la régulation des bioagresseurs, la durabilité des résistances, l’évitement des émergences, la conservation de la biodiversité.

Profil du candidat :
Vous avez mené des recherches dans un des champs de l’apprentissage statistique, de l’apprentissage profond ou des modèles génératifs à base de réseaux de neurones profonds OU dans l’adaptation et l’application de ce type d’approches pour l’écologie ou l’épidémiologie.

Des connaissances en écologie des communautés, analyse de données de diversité, processus ponctuels, réseaux probabilistes ou apprentissage profond sont des atouts.

Formation et compétences requises :
Concours ouvert aux candidat-e-s titulaires d’un doctorat (ou équivalent) soit en statistique ou data science, soit en écologie-épidémiologie quantitative.

Adresse d’emploi :
INRAE – BioSP
228 route de l’aérodrome
Domaine Saint Paul
84914 Avignon

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

Laboratoire/Entreprise : Unité BioSP – INRAE
Durée : CDI
Contact : edith.gabriel@inrae.fr
Date limite de publication : 2024-03-06

Contexte :
L’unité Biostatistique et processus SPatiaux (BioSP) à INRAE (Avignon) développe des travaux en statistique, en systèmes dynamiques, en écologie-épidémiologie avec un intérêt particulier pour les questions spatiales et spatio-temporelles. Les domaines d’application de ces travaux sont avant tout l’écologie, l’épidémiologie, l’agriculture, l’environnement et les risques climatiques. L’activité de recherche en statistiques spatiales et spatio-temporelles (champs gaussiens, extrêmaux et processus ponctuels) constitue le cœur historique et l’un des axes disciplinaires qui structurent l’unité. L’évaluation des risques épidémiologiques, environnementaux ou climatiques est désormais confrontée à la croissance exponentielle du nombre et du volume des bases de données, évolution qui impacte à la fois les méthodes d’analyse spatiale (dimensionnalité) et les méthodes d’apprentissage (présence de structures de dépendances spatiales ou spatio-temporelles). L’hybridation entre ces deux approches représente un enjeu scientifique majeur. A terme, l’ambition est de renouveler les recherches en statistiques spatiales menées à BioSP et de positionner l’unité en tant qu’acteur apportant des contributions théoriques et méthodologiques dans ce champ de recherche.

Pour postuler, rendez-vous sur le site INRAE jobs du 30 janvier au 05 mars 2024 : https://jobs.inrae.fr/

Sujet :
A BioSP, vous développerez des recherches en apprentissage pour les données présentant des dépendances spatiales et/ou spatio-temporelles dans les domaines d’applications de l’unité. Le champ de recherche étant vaste et les pistes nombreuses, vous aurez l’autonomie pour définir vos priorités de recherche à l’intérieur de ce périmètre. Par vos apports compétences théoriques dans l’un des domaines de l’apprentissage, vous viendrez renforcer l’unité dans l’utilisation de ces techniques et dans l’évolution des approches de statistiques spatiales. Vous collaborerez avec les membres de l’unité développant des recherches dans les domaines des statistiques spatiales, des événements extrêmes et de l’épidémiologie, et vous pourrez vous appuyer sur les jeux de données étudiés dans ce cadre. Vous serez associé/e aux travaux de la chaire Geolearning portée par l’unité en lien avec l’équipe Géostatistique de l’Ecole de Mines de Paris, https://chaire-geolearning.org/

Profil du candidat :
Vous êtes titulaire d’un doctorat, avec des compétences et une expérience dans l’un des domaines de l’apprentissage (Machine Learning, Deep Learning, domain adaptation, transfer learning, weakly supervised learning et knowledge distillation, Generative Adversial Networks, Deep Generative Models). Vous avez montré votre capacité à apporter des développements dans l’un de ces domaines, de préférence dans le traitement de données montrant des dépendances spatiales ou spatio-temporelles, si possible en apportant des résultats mathématiques nouveaux, par exemple sur des garanties théoriques liées à ces méthodologies. Vous savez diffuser vos avancées par des codes informatiques ouverts. Des expériences déjà avérées dans l’analyse de données spatialisées dans le domaine du climat, de l’environnement et/ou de l’écologie seraient très appréciées.

Formation et compétences requises :
Vous êtes titulaire d’un doctorat, avec des compétences et une expérience dans l’un des domaines de l’apprentissage (Machine Learning, Deep Learning, domain adaptation, transfer learning, weakly supervised learning et knowledge distillation, Generative Adversial Networks, Deep Generative Models). Vous avez montré votre capacité à apporter des développements dans l’un de ces domaines, de préférence dans le traitement de données montrant des dépendances spatiales ou spatio-temporelles, si possible en apportant des résultats mathématiques nouveaux, par exemple sur des garanties théoriques liées à ces méthodologies. Vous savez diffuser vos avancées par des codes informatiques ouverts. Des expériences déjà avérées dans l’analyse de données spatialisées dans le domaine du climat, de l’environnement et/ou de l’écologie seraient très appréciées.

Adresse d’emploi :
INRAE – BioSP
228 route de l’aérodrome
Domaine Saint Paul
84914 Avignon

Document attaché : 202401311038_ML_2024_BioSP.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : LISV laboratory / University of Versailles Saint-Q
Durée : 10 month
Contact : olivier.rabreau@uvsq.fr
Date limite de publication : 2024-03-06

Contexte :
A 10-month post-doctoral position is available at the University of Versailles Saint-Quentin (UVSQ) in the LISV laboratory (www.lisv.uvsq.fr) headed by Professor Eric Monacelli. The post is part of the APTICONDUITE research project, which is part of the ‘Interactive Robotics’ research team.

Sujet :
The APTICONDUITE project aims to develop a new methodology integrated into a driving simulator for assessing neurovisual disorders of drivers in handicap situation.
This project combines a new multimodal experimental approach with advanced statistical modelling to provide a new theoretical and practical angle for studying neurovisual diseases in the field of adaptive driving.
In this context, the post-doctoral student will initially contribute to analyzing data from a network of physiological sensors on board a driving simulator. He/she will have to retrieve relevant information to characterize the driving performance of a specific population (stroke, cognitive disorders, etc.).
The second stage will involve developing a new methodology for the early detection of neurovisual disorders using artificial intelligence algorithms, in order to improve current clinical assessments.
The data set will include images, electrical signals and indicators such as heart rate, breathing rate, etc…

Profil du candidat :
Major responsibilities

– To use artificial intelligence techniques for the advanced exploration and analysis of data collected from biometric sensors (eye tracker, ECG, EMG, breathing, etc.) on a driving simulator, and to develop predictive models to assess the impact of visual disorders on road safety.
– Designing, developing and implementing specific assessment protocols for evaluating visual disorders in drivers on driving simulators, incorporating artificial intelligence methods.
– Collaborate with clinicians, ophthalmologists and vision experts to integrate objective measurements of visual disorders into the driving context, using machine learning algorithms.
– Contribute to the writing of scientific articles and the presentation of results at national and international conferences.
– Actively participate in research team discussions and meetings, working closely with other researchers and students.

We are looking for a PhD with experience in cognitive science and data processing:
– PhD: the candidate could hold a PhD in psychology, neuroscience, biomedical engineering or a related data scientist field.

Formation et compétences requises :
– Advanced skills in data analysis and the use of statistical software.
– Practical experience with artificial intelligence methods, including the use of machine learning algorithms to analyze complex data.
– Knowledge of visual disorders and their implications for driving would be appreciated.

Adresse d’emploi :
10-12 avenue de l’Europe 78140 Vélizy (France)

Document attaché : 202401291202_Post-doc1_APTICONDUITE_MIXED.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : Université Haute-Alsace
Durée : indéterminée
Contact : maxime.devanne@uha.fr
Date limite de publication : 2024-03-06

Contexte :
Nous recrutons un(e) MCF en Informatique (CNU 27) dans notre équipe (dynamique et sympa) à l’Université de Haute-Alsace pour une prise de poste le 1er septembre 2024. Le profil recherche du poste est en analyse de séries temporelles avec des enseignements en réseau.

Conditions d’accueil particulières à l’UHA :
– Décharge d’enseignement pendant deux ans (96 h ETD la première année, 32 h ETD la deuxième année).
– Éligibilté à des projets spécifiques nouveaux recrutés (10 000 €) expertisés par la Commission de la Recherche.

Sujet :
La personne recrutée intégrera l’équipe MSD d’IRIMAS pour ses activités de recherche et la spécialité Informatique et Réseaux de l’ENSISA pour ses activités d’enseignement.

Les profils précis attendus par chaque laboratoire sont précisés ci-dessous. N’hésitez pas à contacter l’équipe pour plus d’informations sur le poste :
– Recherche : Germain Forestier (germain.forestier@uha.fr)
– Enseignement : Jonathan Weber (jonathan.weber@uha.fr)

Profil du candidat :
Profil recherche:
La/Le candidat(e) intégrera l’équipe MSD (Modélisation et Science des données) du département Informatique (https://msd-irimas.github.io) de l’IRIMAS. Il/Elle justifiera d’une expérience significative dans l’analyse et la fouille de séries temporelles et viendra renforcer l’axe de recherche « Science des données » de l’équipe. Au sein de cet axe, la/le candidat(e) s’attachera à développer les travaux actuels du département informatique sur la classification de séries temporelles de diverses origines (capteurs embarqués, satellites, dispositif chirurgicaux, etc.) par des approches de deep learning. Une expérience de projets de recherche nationaux et internationaux ; l’existence de collaborations avérées (publications, séjours scientifiques, projets) entre le candidat et des équipes internationales renommées sera appréciée. De plus, la/le candidat(e) s’appliquera de par ses capacités et activités à favoriser les interactions avec les équipes des départements « informatique », « Automatique, signal et Image » et « Mathématiques » de l’IRIMAS. Enfin, il/elle s’investira dans la vie de l’équipe.

Profil enseignement:
La/Le candidat(e) effectuera son enseignement principalement dans les trois années de la spécialité Informatique et Réseaux de l’ENSISA (https://www.ensisa.uha.fr/formations/ecole-ingenieur-informatique-et-reseaux/), éventuellement dans les autres spécialités d’ingénieurs de l’Ecole. La/Le candidat(e) devra posséder de solides compétences en informatique et des connaissances permettant d’aborder les aspects réseaux qui constitueront la majorité de son service. Une implication dans les enseignements d’apprentissage automatique (Intelligence Artificielle, Deep Learning) ainsi que ceux de cybersécurité, deux thèmes en développement dans la spécialité, sera également possible. Il/Elle s’impliquera dans les enseignements DDRS (Développement Durable et Responsabilité sociétale) de la spécialité. De plus, la/le candidat(e) s’investira également dans les enseignements du cycle post-bac de l’ENSISA (l’ENSISA étant partenaire INSA). L’enseignant(e)-chercheur(e) s’impliquera dans la vie de l’école (encadrement de projets, suivi de stages et d’apprentis, …) et envisagera à moyen terme la prise de responsabilités administratives collectives.

Formation et compétences requises :
Titulaire d’un Doctorat en Informatique (ou un diplôme équivalent)

Adresse d’emploi :
Université Haute-Alsace, ENSISA
12 rue des Frères Lumière
68093 Mulhouse, France

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

Laboratoire/Entreprise : Equipe AIstroSight/Inria Lyon
Durée : 9 mois
Contact : thomas.guyet@inria.fr
Date limite de publication : 2024-03-07

Contexte :
The AIRACLES Chair (https://www.bernoulli-lab.fr/project/chaire-ai-racles/) focuses on developing methods and tools for analyzing care pathways. In particular, it is interested in COVID patients to describe and understand their care pathways within the APHP, according to different waves. Data collected by information systems (Electronic Health Records) provide access to rich information on hospital stays for a very large population of hospitalized patients.
This information constitutes their care pathway and is modeled by a temporal sequence of cares, which is a collection of timestamped events. Within the context of the AIRACLES project, we are interested in the longitudinal description of patients. Hence, the temporal information is an important dimension of the data, but it requires data analytics tools that can handle this information. For instance, clustering patients based on their care pathways would require adapting classical clustering approaches to specifically handle the temporal dimension of the data.
There is no standard way to address the problem of timed sequence clustering. Many different techniques have been proposed in the literature. Depending on the analysis to be conducted and on the data characteristics, the analyst may be interested in testing different approaches and choosing the most suitable one. Unfortunately, this would require a lot of effort to compare different implementations coming from different researchers/developers.
This motivates the need to develop a Python library dedicated to the analysis of timed sequences. The objective of this library is to gather a collection of data science tools that can be used to analyze timed sequences. The choice of the Python language fits the current practices in the field of data science but also the environment provided for analyzing EHR data at APHP. This is motivated by the success of the development of libraries such as:
• TraMineR1, which proposes different methods to analyze state sequences but with the R language.
• tslearn2 or aeon3, which are Python libraries for the analysis of time series, but time series data are slightly different from timed sequences.
The success of these time series libraries is based on the quality of the implementations and the wide involvement of the community to integrate their algorithms. The project that we propose aims to offer a well-conceived and well-implemented library that will integrate a few algorithms for timed sequence analysis and, in a second step, to open it to integrate contributions from different teams.

Sujet :
The objective of the engineer will be to contribute to the conception and development of a Python library dedicated to the analysis of time sequences.
1. You will collaborate with supervisors to propose the overall architecture of the library (defining main packages and organization) and plan the development phases of the project.
2. You will implement the structure of the collaborative development project based on Inria GitLab tools (including documentation generation, testing, continuous integration, etc.).
3. You will implement and test a data structure for timed sequences, including visualization tools and import/export functionalities. This data structure must be flexible, compatible with other storage facilities (such as pandas dataframes), and provide efficient accessibility functionalities.
4. You will select and implement clustering methods for timed sequences. Clustering will be the primary class of methods to be implemented, starting with metric-based clustering techniques.
5. You will contribute to experimenting with the library on real studies of care pathways in collaboration with data scientists at APHP.

Profil du candidat :
You are an engineer with good knowledge in Python library development and good practices for contributing to collaborative development projects (Git, GitLab, continuous integration, documentation generation, package design, etc.). You have from 0 (M2 interns) to 10 years of experience in Python development.
Practical skills with libraries such as Pandas, NumPy, Matplotlib, or Seaborn are expected. Additionally, some knowledge of advanced libraries like scikit-learn, SciPy, and Arrow is considered a plus.
You are interested in contributing to the development of an impactful Python library and value clean, shareable, tested, and well-documented code. Your background knowledge in data science is also welcomed, as you may need to implement algorithms described in scientific articles or research code.
No specific background in timed sequence or care pathways analysis is required.

Formation et compétences requises :
You are an engineer with good knowledge in Python library development and good practices for contributing to collaborative development projects (Git, GitLab, continuous integration, documentation generation, package design, etc.). You have from 0 (M2 interns) to 10 years of experience in Python development.
Practical skills with libraries such as Pandas, NumPy, Matplotlib, or Seaborn are expected. Additionally, some knowledge of advanced libraries like scikit-learn, SciPy, and Arrow is considered a plus.
You are interested in contributing to the development of an impactful Python library and value clean, shareable, tested, and well-documented code. Your background knowledge in data science is also welcomed, as you may need to implement algorithms described in scientific articles or research code.
No specific background in timed sequence or care pathways analysis is required.

Adresse d’emploi :
Inria Lyon ou Paris

Document attaché : 202402220924_inge_aistrosight.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : Institut de physique du globe de Paris
Durée : 12 à 36 mois
Contact : satriano@ipgp.fr
Date limite de publication : 2024-03-07

Contexte :
Le Centre de données de l’IPGP (http://datacenter.ipgp.fr) a pour mission de collecter, gérer, pérenniser et fournir l’accès aux données géophysiques issues des observatoires et des expériences scientifiques de l’IPGP. Il assure l’interconnexion avec l’infrastructure de recherche Epos-France et des centres de données internationaux.

Le Centre de données maintient également un entrepôt ouvert de données d’observation et de recherche (IPGP Research Collection, https://research-collection.ipgp.fr).
Au sein du Centre de Données, l’ingénieur travaillera dans une équipe de 4 personnes (3 ingénieurs et 1 chercheur) et en étroite collaboration avec les ingénieurs des observatoires de l’IPGP.

Sujet :
Participer à l’administration, l’exploitation et l’évolution du système d’information du Centre de données IPGP.

Participer à la gestion des données et à la gestion et développement des applications pour la gestion des données.

Profil du candidat :
Ingénieur d’études

BAP : E – Informatique, Statistiques et Calcul scientifique

Ouvert aux fonctionnaires par voie de détachement.

Formation et compétences requises :
Expérience minimale de 2 ans.
Diplôme : Licence ou Master en informatique.

Compétences :
● Avoir une connaissance approfondie des systèmes d’information
● Avoir une connaissance approfondie des systèmes de gestion de bases de données
● Maîtriser un langage de requêtes SQL
● Maîtriser un langage de programmation procédural ou orienté objet ou un langage interprété
● Maîtriser le système d’exploitation Linux
● Connaître les technologies et langages de programmation web
● Avoir de notions de base sur les réseaux informatiques
● Être rigoureux dans le traitement de données
● Savoir analyser et formaliser des besoins des utilisateurs (chercheurs, ingénieurs) en traitement de l’information
● Communiquer et faire preuve de pédagogie
● Savoir planifier et respecter des délais
● Avoir un bon niveau d’anglais technique

Adresse d’emploi :
Institut de physique du globe de Paris, site Cuvier,
1 rue Jussieu, 75005 Paris

Document attaché : 202402220942_Ingenieur-detudes-en-administration-des-systemes-dinformation-Centre-de-donnees.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : CNRS Physique
Durée : tenure position
Contact : Pierre.Borgnat@ens-lyon.fr
Date limite de publication : 2024-03-10

Contexte :
StatPhys and IA

Sujet :
Artificial intelligence has experienced enormous developments in the recent past around the world, with applications in many areas of science and industry. In recent years, machine learning and neural network methods have developed increasingly important links with statistical physics.

Profil du candidat :
The CNRS tenure-track position aims to support this interface, by recruiting a researcher developing sophisticated artificial intelligence techniques to solve statistical physics problems, or using tools from statistical physics to better understand and improve machine learning algorithms.

Formation et compétences requises :
PhD. Profile to be DR in 3 to 6 years.

Adresse d’emploi :
Candidates must propose a research project which can be developed in one or more of the three host laboratories: Institut de Physique Theorique de Saclay (contact Pierfrancesco Urbani ), Laboratoire Charles Coulomb Montpellier (contact Ludovic Berthier ), Laboratoire de Physique de l’Ecole Normale Superieure de Lyon (contact Pierre Borgnat ).