MaDICS est un Groupement de Recherche (GDR) du CNRS créé en 2015. Il propose un écosystème pour promouvoir et animer des activités de recherche interdisciplinaires en Sciences des Données. Il est un forum d’échanges et d’accompagnement pour les acteurs scientifiques et non-scientifiques (industriels, médiatiques, culturels,…) confrontés aux problèmes du Big Data et des Sciences des données.
Pour en savoir plus…
Les activités de MaDICS sont structurées à travers des Actions et Ateliers. Les Actions rassemblent les acteurs d’une thématique précise pendant une durée limitée (entre deux et quatre ans). La création d’une Action est précédée par un ou plusieurs Ateliers qui permettent de consolider les thématiques et les objectifs de l’action à venir.
Le site de MaDICS propose plusieurs outils de support et de communication ouverts à la communauté concernée par les Sciences des Données:
- Manifestations MaDICS : Le GDR MaDICS labellise des Manifestations comme des conférences, workshops ou écoles d’été. Toute demande de labellisation est évaluée par le Comité de Direction du GDR. Une labellisation rend possible un soutien financier pour les jeunes chercheuses et chercheurs. Une labellisation peut aussi être accompagnée d’une demande de soutien financier pour des missions d’intervenants ou de participants à la manifestation.
Pour en savoir plus… - Réseaux MaDICS : pour mieux cibler les activités d’animation de la recherche liées à la formation et à l’innovation, le GDR MaDICS a mis en place un Réseau Formation destiné à divers publics (jeunes chercheurs, formation continue,…), un Réseau Innovation pour faciliter et intensifier la diffusion des recherches en Big Data, Sciences des Données aux acteurs industriels et un Club de Partenaires qui soutiennent et participent aux activités du GDR.
Pour en savoir plus… - Espace des Doctorants : Les doctorants et les jeunes chercheurs représentent un moteur essentiel de la recherche et le GDR propose des aides à la mobilité et pour la participation à des manifestations MaDICS.
Pour en savoir plus… - Outils de communication : Le site MaDICS permet de diffuser des informations diverses (évènements, offres d’emplois, proposition de thèses, …) liées aux thématiques de recherche du GDR. Ces informations sont envoyées à tous les abonnés de la liste de diffusion MaDICS et publiés dans un Calendrier public (évènements) et une page d’offres d’emplois.
Adhésion au GDR MaDICS : L’adhésion au GDR MaDICS est gratuite pour les membres des laboratoires ou des établissements de recherche publics. Les autres personnes peuvent adhérer au nom de l’entreprise ou à titre individuel en payant une cotisation annuelle.
Pour en savoir plus…
Manifestations à venir
Journées Ecoles Conférences et Séminaires
Actions, Ateliers et Groupes de Travail :
CODA DAE DatAstro DSChem EXMIA GINO GRASP RECAST SaD-2HN SIMDAC SimpleText TIDS
Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun
Laboratoire/Entreprise : LITIS / INSA Rouen Normandie
Durée : 12 mois
Contact : alexandre.pauchet@insa-rouen.fr
Date limite de publication : 2019-03-31
Contexte :
Les équipes Apprentissage (http://www.litislab.fr/equipe/app/) et MIND (http://www.litislab.fr/equipe/mind/) du laboratoire LITIS à Rouen recrutent un post-doctorant pour 12 mois dans la cadre du projet SAPhIRS (projet de type RAPID financé par la DGA et la DGE).
Mots clefs : machine learning, deep learning, réseaux récurrents
Le contrat sera de 12 mois pouvant débuter dès à présent, avec un salaire d’environ 3500 € brut mensuel chargé. La personne recrutée travaillera dans les locaux du LITIS à l’INSA Rouen Normandie sur le campus du Madrillet à Saint-Etienne du Rouvray (Seine-Maritime).
Candidature : CV, lettre de motivation, lettres de recommandation.
Contact : alexandre.pauchet@insa-rouen.fr
Sujet :
La quantité de données publiées sur Internet s’est multipliée ces dernières années, notamment grâce à l’avènement des réseaux sociaux. Ces nouveaux moyens de communication sont régulièrement utilisés pour émettre des opinions sur des évènements publics et politiques ou pour diffuser des thèses sur des sujets parfois sensibles (appel à la haine, discours radicaux, hooliganisme, racisme et nationalisme, etc.). Le projet SAPhIRS a pour objectif d’étudier les mécanismes de propagation d’opinion au sein des réseaux sociaux : identifier les mécanismes de diffusion d’information et d’opinion sur des sujets divers allant du tourisme à la politique, repérer des leaders d’influence, etc. En particulier dans le domaine de la sécurité, nous nous intéresserons sur Twitter à la détection et à l’analyse de messages appelant à la haine ou à la violence, du suivi de leur propagation et à la détection d’acteurs d’influence.
Dans le cadre de ce projet, nous proposons un post-doctorat de 12 mois en apprentissage pour l’analyse d’opinions, de sentiment et de détection de changements d’opinion dans des Tweets. Pour cela nous souhaitons utiliser les méthodes à l’état de l’art en traitement automatique des langues basées sur les réseaux de neurones profond (deep learning), et notamment les réseaux de neurones récurrents avec mémoire interne tels que les LSTM ou les GRU.
Il s’agira :
D’annoter automatiquement des tweets selon une opinion : problème de classification supervisée ;
D’identifier automatiquement des messages comportant l’expression d’idées radicales, en anglais, en français et en alphabet de tchat arabe (translitération de l’arabe en alphabet latin, nommé aussi arabizi ou arabish) : problème d’apprentissage supervisé sur des classes déséquilibrées et éventuellement apprentissage faiblement supervisé ;
De détecter des changement d’opinion dans les séquences de Tweets d’utilisateurs : détection d’anomalies et de ruptures dans une série temporelle.
La difficulté résidera en particulier dans l’encodage numérique des données d’entrée (textes courts issus de Twitter, en Français et en Arabizi) pour lesquels les modèles de langues restent à définir, et dans la conception et l’apprentissage des modèles récurrents adaptés à ces trois tâches.
Profil du candidat :
Les candidat(e)s devront être titulaire d’un doctorat en apprentissage avec si possible une expérience en TAL et/ou en Deep learning. La connaissance des modèles récurrents et de l’Arabizi seraient également des atouts.
Candidature : CV, lettre de motivation, lettres de recommandation.
Contact : alexandre.pauchet@insa-rouen.fr
Formation et compétences requises :
Les candidat(e)s devront être titulaire d’un doctorat en apprentissage avec si possible une expérience en TAL et/ou en Deep learning. La connaissance des modèles récurrents et de l’Arabizi seraient également des atouts.
Candidature : CV, lettre de motivation, lettres de recommandation.
Contact : alexandre.pauchet@insa-rouen.fr
Adresse d’emploi :
La personne recrutée travaillera dans les locaux du LITIS à l’INSA Rouen Normandie sur le campus du Madrillet à Saint-Etienne du Rouvray (Seine-Maritime).
Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun
Laboratoire/Entreprise : IRISA
Durée : 12 mois
Contact : francois.merciol@univ-ubs.fr
Date limite de publication : 2019-04-01
Contexte :
Dans le cadre d’une étude R&T avec le CNES portant sur la représentation hiérarchique d’images satellites pour l’optimisation de chaînes de traitement, l’équipe Obelix de l’IRISA site de Vannes propose un poste d’ingénieur en développement. Le traitement visé doit permettre la recherche à grande échelle d’images par leur contenu.
Sujet :
Les missions sont de mettre en place (étudier, valider, développer et tester) une chaîne de traitement d’images haute résolution à l’aide de représentations hiérarchiques, sur lesquelles notre équipe de recherche dispose du savoir-faire de par ses publications et des briques logicielles déjà utilisées en production. La faisabilité est déjà établie. Les étapes de réalisation sont définies et bornées. Une attention sera portée sur les contraintes matérielles des traitements parallèles (algorithme multi-thread).
Profil du candidat :
L’environnement inclut l’usage de logiciels libres : C++, Boost, GDAL, GIT, QGIS, Linux, Docker, OTB ainsi que la bibliothèque de construction d’arbres Triskele ( https://sourcesup.renater.fr/triskele/ ). L’expérience du travail en laboratoire (analyse d’article scientifique, environnement logiciel libre, autonomie, méthode agile) est un avantage.
Formation et compétences requises :
Le profil recherché est un.e titulaire d’un diplôme d’ingénieur ou de master, voire d’un doctorat, en informatique, avec une formation, et si possible une expérience significative, en développement C++.
Adresse d’emploi :
Vannes
Document attaché : recrutement-contractuel-ingenieur-IRISA.pdf
Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun
Laboratoire/Entreprise : Lab-STICC
Durée : Fonctionnaire
Contact : francois.septier@univ-ubs.fr
Date limite de publication : 2019-04-01
Contexte :
Un poste de Maître de Conférences “Data Science” (Statistiques) en 26e section du CNU va être ouvert à l’Université Bretagne Sud sur le site de Vannes avec comme affectation l’équipe DECIDE (DECision aId and knowleDge discovEry) du laboratoire Lab-STICC (UMR CNRS 6285) pour la rentrée de septembre 2019.
Sujet :
Profil de recherche:
La recherche effectuée par le/(la) candidat(e) visera à répondre à la demande croissante de méthodes évoluées de traitement de l’information avec notamment un accent particulier pour le développement de modèles statistiques pour la caractérisation de phénomènes spatio-temporels et la proposition de méthodes innovantes d’inférence associée. La prise en compte de cette information statistique, dans un cadre Bayésien et/ou par des techniques d’apprentissage utilisées en Machine Learning, permettra ainsi d’enrichir les outils développés dans l’équipe, notamment ceux liés aux systèmes d’information géographiques et méthodes d’aide à la décision multicritères.
Profil Enseignement:
La personne recrutée intégrera l’équipe pédagogique du département “STatistique et Informatique Décisionnelle” (STID) de l’IUT de Vannes. Elle participera aux enseignements dispensés dans le département en Statistique (par exemple : modélisation statistique, programmation statistique, statistique descriptive etc…). Elle devra avoir une bonne connaissance générale de la Statistique et de ses applications, et des logiciels standards utilisés dans ce domaine (par exemple : SAS/R/python …).
Profil du candidat :
Les candidates et candidats peuvent obtenir des informations plus précises (dont les contacts pour chaque poste) en téléchargeant la fiche de poste sur le site de l’université à l’adresse suivante lien.
Formation et compétences requises :
(publication officielle à venir sur GALAXIE)
Adresse d’emploi :
Université Bretagne Sud – 56000 Vannes
Document attaché : FOP_0560861G_4126.pdf
Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun
Laboratoire/Entreprise : IRISA
Durée : 12 à 24 mois
Contact : luc.courtrai@irisa.fr
Date limite de publication : 2019-04-01
Contexte :
Au sein de l’IRISA, l’équipe OBELIX (OBsErvation de L’environnement par Imagerie compleXe, www.irisa.fr/obelix) s’intéresse aux thématiques de l’analyse et la fouille de données (image) en lien avec des problématiques environnementales. Les données traitées sont massives, multidimensionnelles (multi- ou hyper-spectrales), bruitées, hétérogènes (multi-sources) et présentent un caractère spatio-temporel (séries d’images).
Ce recrutement s’effectue dans le cadre du projet GAME OF TRAWLS (Giving Artificial Monitoring intElligence tO Fishing TRAWLS) avec les partenaires suivants : IFREMER (site de Lorient), la société MARPORT France SAS, le Comité Départemental des Pêches Maritimes et des Élevages Marins du Morbihan et l’Université de Bretagne Sud (IRISA). L’objectif du projet est de permettre aux futurs navires de pêche de détecter en temps réel, grâce à un réseau de capteurs, les différents espèces de poissons sur place afin de sélectionner celles entrantes dans leurs chaluts et ainsi limiter les rejets.
Sujet :
Dans le contexte du projet, les tâches de l’équipe OBELIX et du poste sont :
• Détection et caractérisation des poissons dans un contexte multi-modal à l’aide de réseaux de neurones.
• Caractérisation du fond marin dans les classes usuelles : (rocheux, sablonneux, etc).
• Reconnaissance d’espèces à partir de données hétérogènes : type de fond, gps, température de l’eau, salinité, Ph
Missions du post-doctorant(e) :
• Étude bibliographie des réseaux de neurones dans le contexte de la vision multimodale.
• Détection et caractérisation des espèces de poisson et du fond marin.
• Conception ou adaptation de réseaux de neurones spécialisés
Profil du candidat :
Formation et expériences requises:
• Doctorat en apprentissage automatique, vision par ordinateur, analyse d’image
• Expertise en apprentissage profond (deep learning) souhaitée
• Bon niveau en programmation (e.g. Python, Java ou C++)
Formation et compétences requises :
Formation et expériences requises:
• Doctorat en apprentissage automatique, vision par ordinateur, analyse d’image
• Expertise en apprentissage profond (deep learning) souhaitée
• Bon niveau en programmation (e.g. Python, Java ou C++)
Adresse d’emploi :
Vannes
Document attaché : postdoc-irisa-got.pdf
Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : ADOC
Laboratoire/Entreprise : ERIC
Durée : –
Contact : jerome.darmont@univ-lyon2.fr
Date limite de publication : 2019-04-01
Contexte :
Cf. fichier joint
Sujet :
Entrepôts de données, big data, humanités numériques
Profil du candidat :
27e section CNU
Formation et compétences requises :
Cf. fichier joint
Adresse d’emploi :
Université Lumière Lyon 2
Campus Porte des Alpes
Document attaché : 27PUbigdatavalideCAC12102018.pdf
Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : ADOC
Laboratoire/Entreprise : ERIC
Durée : –
Contact : jerome.darmont@univ-lyon2.fr
Date limite de publication : 2019-04-01
Contexte :
Cf. fichier joint
Sujet :
Statistique et machine learning pour les SHS
Profil du candidat :
26e ou 27e section CNU
Formation et compétences requises :
Cf. fichier joint
Adresse d’emploi :
Université Lumière Lyon 2
Campus Porte des Alpes
Document attaché : 2627PRMIASHSvalideCAC18112018.pdf
Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun
Laboratoire/Entreprise : Laboratoire I3S
Durée : permanent
Contact : johan.montagnat@cnrs.fr
Date limite de publication : 2019-04-20
Contexte :
UCA et MINES ParisTech créent un Chaire en Intelligence Artificielle et Calcul Intensif. Cette chaire est dotée d’un poste de Professeur des Universités porté par UCA et d’un environnement (incluant prime, décharge, financement thèse et postdoc) pour permettre au ou à la candidate sélectionné(e) de développer une activité de recherche d’excellence à la frontière de l’Intelligence Artificielle et du Calcul Intensif et de créer une nouvelle formation conjointe de niveau Master dans ces domaines.
Sujet :
Cette Chaire s’inscrit dans un environnement très dynamique instauré par Université Côte d’Azur dans le cadre de sa politique de transformation de l’Enseignement Supérieure et de la Recherche sur le territoire de Nice Sophia Antipolis. Après la labélisation IDEX en 2016 (IDEX UCAJEDI intégrant une Maison de la Modélisation, de la Simulation et des Interactions, et 5 Académies transdisciplinaires d’excellence), la labélisation Ecole Universitaire de Recherche en 2018 (EUR « Digital Systems for Humans »), UCA porte aujourd’hui le projet PIA3 « 3IA Côte d’Azur » afin de renforcer la thématique Intelligence Artificielle sur son territoire.
Profil du candidat :
1/ Missions de Recherche
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Le ou la candidate intègrera une équipe de recherche du laboratoire d’informatique I3S et collaborera avec l’initiative MINDS portée par l’équipe Calcul Intensif et Mécanique des fluides des MINES ParisTech.
Sa recherche portera sur le développement des techniques d’apprentissage automatique dans des environnements massivement parallèles permettant de réaliser aussi bien des simulations HPC que de traiter des données dont la taille nécessite des moyens de traitement massif. L’objectif à terme est à la fois d’optimiser les algorithmes coûteux d’Intelligence Artificielle et les simulations HPC pour aboutir à des modèles réduits issus de l’intelligence artificielle.
En particulier, il est aujourd’hui important d’analyser la performance des algorithmes d’apprentissage statistique et d’apprentissage profond, en lien avec l’exploitation d’architectures de calcul intensif mixtes, à basse consommation pour la mise en œuvre efficace des calculs nécessaires.
Le candidat devra apporter une expertise dans au moins l’un de ces domaines :
– L’exploitation d’architectures spécialisées pour l’IA, telles celles à base de GPU multiples largement utilisées aujourd’hui, permettant d’atteindre des performances de haut niveau à moindre coût. Les problèmes de passage à l’échelle et de virtualisation des ressources GPU semblent particulièrement pertinents. Une connaissance des environnements MPI utilisés principalement dans le domaine du Calcul Intensif sera aussi appréciée.
– L’optimisation d’algorithmes d’apprentissage statistique et de d’apprentissage profond afin de réduire leurs besoins en ressources et de permettre leur exploitation dans des environnements restreints. Cette optimisation peut être combinatoire ou porter sur la recherche de solutions alternatives approximées.
– L’exploitation de l’IA pour optimiser les simulations intensives pour lesquelles les architectures HPC sont typiquement utilisées. En HPC, les algorithmes d’IA sont de plus en plus utilisés dans la planification et l’optimisation des ressources, la détection d’anomalies ou la simplification des calculs, et progressivement l’obtention de modèles réduits.
Cette activité de recherche s’inscrira dans un contexte pluridisciplinaire, avec de fortes potentialités d’interaction entre les partenaires d’Université Côte d’Azur, en particulier MINES ParisTech et son initiative MINDS. La conjonction du Calcul Intensif et de L’IA apparaît dans des domaines aussi divers que la mécanique des fluides, les géosciences, la biologie, la médecine, et plus généralement les questions de modélisation où de larges ensembles de données servent à tester et calibrer des modèles.
Contact pour UCA – I3S : Michel Riveill (michel.riveill@univ-cotedazur.fr)
Contact pour MINES ParisTech – CEMEF : Elie Hachem (elie.hachem@mines-paristech.fr)
2/ Missions D’enseignement
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Le candidat ou la candidate recruté(e) sera rattaché à l’Ecole Universitaire de Recherche « Digital Systems for Humans ».
Il ou elle devra assurer des enseignements aux niveaux Licence et Master, et s’impliquer dans la formation continue notamment à destination des professionnels de l’informatique en phase de requalification. Ses enseignements seront susceptibles de comprendre :
– Au niveau L : introduction aux méthodes d’apprentissage (à destination de différents publics), introduction à la programmation parallèle.
– Au niveau M : apprentissage automatique, modèles profonds, méthodes de calcul pour les réseaux de neurones, calcul intensif pour l’apprentissage, masses de données pour l’apprentissage.
Ces enseignements devront être illustrés à travers des exercices pratiques, des mises en situation et des projets. Les cas concrets d’utilisation dans les domaines de la santé, de la biologie et des territoires intelligents seront particulièrement appréciés.
Dans le cadre de sa prise de fonctions, le ou la candidate sera également en charge de la mise en place d’une formation de niveau Master commune UCA / Ecole des Mines sur les thématiques IA et HPC.
Contact pour UCA : Johan Montagnat (johan.montagnat@univ-cotedazur.fr)
Contact pour MINES ParisTech: Thierry Coupez (thierry.coupez@mines-paristech.fr)
Formation et compétences requises :
Qualification PR ou équivalence requise.
Les personnes intéressées doivent adresser leur dossier à l’adresse recrutement@univ-cotedazur.fr, après s’être inscrit sur GALAXIE, au plus tard le 19/04/2019.
Adresse d’emploi :
Laboratoire I3S, Sophia Antipolis
Document attaché : Chaire-UCA-Mines-PR27-26-IA-et-calcul-intensif.pdf
Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun
Laboratoire/Entreprise : CNES (Toulouse) & IRISA
Durée : 12-24
Contact : sebastien.lefevre@irisa.fr
Date limite de publication : 2019-04-25
Contexte :
CNES postdoc within AI4GEO project, with scientific supervision from IRISA (OBELIX group in Vannes)
Sujet :
See more details on:
https://www-obelix.irisa.fr/files/2019/04/postdoc-co3D.pdf
Profil du candidat :
PhD
Formation et compétences requises :
PhD
Adresse d’emploi :
CNES Toulouse
Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun
Laboratoire/Entreprise : TAGC/I2M
Durée : 2 ans
Contact : badihghattas@gmail.com
Date limite de publication : 2019-04-26
Contexte :
We are proposing a two-year Postdoc position related to the bioinformatics analysis of disease specific gene regulatory loci. The objective of this Postdoc project is to develop a disease specific-model of common regulatory variants. This model will be used to predict new gene regulatory single nucleotide polymorphisms (SNPs) and genomic regions involved in these diseases. The resulting predictions will be used to investigate the shared and specific contributions of the genome to these disease classes.
Details of the project and host labs can be found here: http://centuri-livingsystems.org/pdp2019-06-2/
This Postdoc project is part of the Postdoc Programme of the Turing Centre for Living Systems (CENTURI). The deadline of the application is: April 26, 2019 and the application procedure is explained here: http://centuri-livingsystems.org/recruitment .
Sujet :
Supervised learning of disease-specific models to predict gene regulatory loci
Profil du candidat :
BioInformatics/Statistics/Machine Learning
Formation et compétences requises :
The Postdoc candidate should have a Doctoral degree in an area related to Mathematics, Computer Science, Biophysics, Bioinformatics or Population Genetics with interest and/or experience in statistics, machine learning, data analysis and human genetics. We expect the candidate to have at least one publication in a peer-reviewed journal relate to any of these topics. The Postdoc candidate will work under the joint supervision of a bioinformatics scientist (Aitor González, TAGC, Marseille, France), a geneticist (Pascal Rihet, TAGC, Marseille, France) and a statistician (Badih Ghattas, I2M, Marseille, France).
We encourage candidates to contact us (AG, PR and BG) in advance for further information and/or guidance for the application.
Adresse d’emploi :
Aix Marseille University,
TAGC/I2M
Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun
Laboratoire/Entreprise : Mines Saint-Etienne
Durée : permanent
Contact : leriche@emse.fr
Date limite de publication : 2019-04-30
Contexte :
The Applied Mathematics Department of Mines Saint-Etienne carries out research related to models for decision and in particular probability, statistics, optimization and operational research.
Sujet :
The Department offers a permanent position to an applied mathematician who will contribute to one or many of the following 3 research themes:
– The statistical modeling (meta-modeling) of expensive data where some inputs are discrete, others continuous. Such data occurs in the context of real experiments or high-fidelity computer codes.
– Bayesian and other probabilistic approaches to solve inverse problems. New methods are needed in particular when input or output data are functional (typically of time or space). The high dimensionality of the parameters is a salient feature of such problems.
– The optimization of non-linear systems in high dimension. The methods to be developed should target global optima and be robust to parameters uncertainties.
The teaching mission consists of undertaking both supervised and practical courses, along with the tutoring of projects and internships/work experiences, essentially in the teaching of engineering and Masters of Science diplomas. The candidate should be capable of covering a relatively large spectrum within the teaching of probability, statistics, numerical methods for solving PDEs, optimization.
Profil du candidat :
The candidate should hold a doctorate in applied mathematics or engineering with a strong background in mathematics. Significant experience of teaching in the aforementioned fields at under-graduate or post-graduate cycle levels will be appreciated.
The successful candidate will contribute to the research theme applied mathematics for data science. She/he should have a strong experience in research already recognized through publications and communications.
Command of the English language is essential.
Aptitudes for working in a team will also be an important criterion.
The candidate should hold a European citizenship.
Formation et compétences requises :
Doctorate in applied mathematics
or doctorate in computer science or engineering with clear mathematical skills (probability, statistics, optimization, inverse problems).
Adresse d’emploi :
Saint-Etienne, France
Document attaché : English_EMSE_concours_maitre_assitant14022019_v2.pdf
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Laboratoire/Entreprise : IMT Lille Douai
Durée : Permanent (fonctionnaire du Ministère en charge de l’Économie et de l’Industrie)
Contact : christelle.garnier@imt-lille-douai.fr
Date limite de publication : 2019-04-30
Contexte :
Un poste de Maître de Conférences en Traitement du Signal est ouvert à l’IMT Lille Douai, site de Villeneuve d’Ascq.
Sujet :
Enseignement : Traitement du signal et science des données.
Recherche : Modélisation et estimation statistiques, approches bayésiennes, sécurité de l’information, méthodes de Monte-Carlo, apprentissage statistique… Le/la candidat(e) contribuera au renforcement des liens avec le laboratoire CRIStAL (UMR CNRS 9189).
La description complète du poste, les contacts et les modalités de candidature sont disponibles sur Galaxie :
https://www.galaxie.enseignementsup-recherche.gouv.fr/ensup/Autres_ministeres/IMT_Lille_MA_TRAITEMENT_SIGNA.pdf
Date limite de réception des candidatures : 30 avril 2019
Profil du candidat :
Intérêt pour l’enseignement et la recherche orientés vers les sciences du numérique.
Formation et compétences requises :
Thèse de doctorat. Une qualification CNU 61 ou 27 sera fortement appréciée. Expérience post-doctorale souhaitée.
Adresse d’emploi :
IMT Lille Douai – Cité Scientifique – Villeneuve d’Ascq
Document attaché : Fiche-de-poste-MA-2019-TRAITEMENT-DU-SIGNAL.pdf
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Laboratoire/Entreprise : Université Paris Dauphine
Durée : Fonctionnaire
Contact : alexis.tsoukias@dauphine.fr
Date limite de publication : 2019-04-30
Contexte :
Poste de Professeur en Informatique, Université Paris Dauphine. PSL
Sujet :
Data Sciences for the Social Sciences
Profil du candidat :
L’Université Paris Dauphine, PSL, recrute un Professeur des Universités
(section 26, Mathématiques Appliquées, ou 27, Informatique) sur un
profil “Data Sciences for the Social Sciences”. La personne recrutée doit
avoir des compétences tant en Big Data/Data Sciences qu’en Intelligence Artificielle, et l’ouverture nécessaire pour se positionner à l’interface avec les SHS. Elle assurera ainsi essentiellement des enseignements en Data sciences et IA dans les diplômes du domaine SHS et sciences des organisations (Gestion, Droit, Sciences Sociales, Économie; département MSO, Master Sciences des Organisations, www.mso.dauphine.fr). Elle contribuera aussi à développer la recherche en Data Sciences et en IA, dans les différents Centres de recherche de Dauphine. Pourra s’intégrer soit au CEREMADE (UMR 7534, Mathématiques de la Décision, www.ceremade.dauphine.fr) ou au LAMSADE (UMR 7243, Informatique et Décision, www.lamsade.dauphine.fr). Pour plus d’informations vous pouvez contacter Alexis Tsoukiàs tsoukias@lamsade.dauphine.fr), président du comité de sélection et pour la partie enseignement le directeur du département MSO Denis Darpy (denis.darpy@dauphine.psl.eu). Le poste sera publié après Janvier 2019 pour une prise de service en Septembre 2019.
Formation et compétences requises :
voir profil
Adresse d’emploi :
Université Paris Dauphine, 75775 Paris Cedex 16
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Laboratoire/Entreprise : Inria Rennes
Durée : 12-month
Contact : guillaume.gravier@irisa.fr
Date limite de publication : 2019-04-30
Contexte :
The LINKMEDIA team (http://www-linkmedia.irisa.fr/) of the IRISA
research lab (http://www.irisa.fr) has an opening for a R&D scientist
position in Multimedia AI for Social Media Analytics.
LINKMEDIA is involved in the international EIT Digital project CREEP 2
(Cyberbullying Effects Prevention ) involving research labs and private
companies to develop innovative technology facilitating the detection,
prevention and management of cyber harassment between teenagers on
social networks.
Sujet :
In the context of this project, we are hiring as soon as possible a specialist in multimedia content analysis (text and/or image and/or multimodality) in charge of R&D activities on image analysis and multimodal fusion within the project.
Keywords: multimedia content analysis, deep learning, multimodal fusion
Profil du candidat :
Applicants should ideally hold a PhD or a significant experience in R&D
projects involving deep learning and/or multimedia content analysis.
Applications from newly graduated Master students or equivalent will
also be considered, provided they have significant qualified training in
deep learning.
Formation et compétences requises :
Details can be found on the following web link:
https://jobs.inria.fr/public/classic/en/offres/2019-01243
To apply, please send resume, motivation letter and contact information
of personalities able to recommend your application to Ewa Kijak :
ewa.kijak[at]irisa.fr and Guillaume Gravier :
guillaume.gravier[at]irisa.fr with the subject “Social Media Analytics
Application”
Adresse d’emploi :
Employer: Inria
Place of work: INRIA, Rennes, France
Type of contract: temporary position starting a.s.a.p up to Dec. 31, 2019
Salary: between 25 k€ and 32k€ gross salary yearly depending on
experience, including social benefits
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Laboratoire/Entreprise : IMT Mines Alès – Laboratoire de Génie Informatique et d’Ingénierie de Production (LGI2P)
Durée : permanents
Contact : jacky.montmain@mines-ales.fr
Date limite de publication : 2019-05-01
Contexte :
Deux postes d’Enseignants-Chercheurs (MCF) en Informatique sont proposés à IMT Mines Alès (École des Mines d’Alès) .
Créée en 1843, IMT Mines Alès est une Grande Ecole d’ingénieurs généralistes, diplômant près de 300 ingénieurs par an. Elle dispose d’un laboratoire de recherche contribuant à différents domaines de l’Intelligence Artificielle (Laboratoire LGI2P), et d’un département d’enseignement dédié à l’Informatique et à l’Intelligence Artificielle.
Sujet :
Les deux postes d’Enseignants-Chercheurs (MCF) en Informatique :
1 – Profil Apprentissage Automatique et Sciences des Données (Fonction publique).
2- Profil Sciences des données et Traitement du signal (CDI Institut Mines-Télécom).
Ils seront affectés à l’équipe de recherche Knowledge and Image Analysis for Decision making (KID) du Laboratoire de Génie Informatique et d’Ingénierie de Production (LGI2P).
Profil du candidat :
Les profils et procédures de candidature sont détaillés dans les descriptifs ci-joints. Les deux descriptions sont groupées dans un même document.
Formation et compétences requises :
Docteur en Informatique ou Sciences des données.
Adresse d’emploi :
Alès (45min de Nîmes, 1h15 Montpellier)
Document attaché : postes_IMT_Mines_Ales.pdf
Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun
Laboratoire/Entreprise : EURECOM
Durée : CDI
Contact : benoit.huet@eurecom.fr
Date limite de publication : 2019-04-31
Contexte :
EURECOM héberge un groupe de recherche universitaire bien établi dans le domaine de la science des données en Europe, comme en témoigne, par exemple, la récente nomination d’une chaire AXA pour la recherche en statistique numérique et la remise de prix tels que le «H2020 European Stars Prize» pour nos recherches sur les systèmes distribués à grande échelle et le Big Data.
L’activité des professeurs du département couvre des domaines clés, tels que: statistiques numérique, théorie et pratique de l’apprentissage automatique et approfondi, économie des données, algorithmes et systèmes parallèles et distribués, traitement du langage naturel et extraction de l’information, base de connaissances développement et technologies du web sémantique. Des informations complémentaires sur le département Data Science sont disponibles sur http://www.eurecom.fr/ds/
Sujet :
Le (la) candidat(e) devra unir ses forces à celles du département en intégrant, complétant et élargissant les activités de recherche existantes avec des approches originales dans un ou plusieurs des domaines suivants:
Apprentissage automatique probabiliste et statistiques numérique
Raisonnement probabiliste et apprentissage par renforcement
Théorie de l’apprentissage statistique
Le (la) candidat(e) devra effectuer des recherches fondamentales et développer de nouveaux cours dans les domaines susmentionnés.
Tout en dirigeant activement la recherche avec son équipe, le (la) candidat(e) devra également accroître les ressources du département en attirant des financements supplémentaires. Outre l’excellence dans la recherche académique, il / elle devra s’attaquer aux problèmes réels d’apprentissage automatique soulevés par les applications industrielles, par exemple ceux fournis par les partenaires industriels d’EURECOM.
NOTE: la langue de travail à EURECOM est l’anglais, les cours sont dispensés en anglais et toutes les communications avec l’administration sont en anglais et en français.
Profil du candidat :
Le dossier de candidature doit impérativement comprendre:
Lettre de motivation
Curriculum Vitae
Lettre présentant les perspectives de recherches et d’enseignement
Noms et adresses de 4 références
Le tout est à adresser à recruitment-mdc-ds [at] eurecom [dot] fr sous la référence DS_PM_PROF_ML_102018
Formation et compétences requises :
Les candidats doivent être titulaire un doctorat en informatique, en statistique, en ingénierie, en mathématiques ou dans une discipline apparentée et posséder une expérience significative de recherche postdoctorale dans un ou plusieurs des domaines ci-dessus, ainsi qu’un solide dossier de publication (par exemple, NIPS, ICML, AISTATS, UAI, JMLR, IEEE-TPAMI)
Adresse d’emploi :
EURECOM – 450 Route des Chappes – 06904 Sophia Antipolis, France
Document attaché : DS_PM_PROF_ML_FR1.pdf
Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun
Laboratoire/Entreprise : Laboratoire d’Océanographie de Villefranche (LOV)
Durée : À vie
Contact : irisson@obs-vlfr.fr
Date limite de publication : 2019-05-31
Contexte :
https://mobiliteinterne.cnrs.fr/afip/owa/consult.affiche_fonc?code_fonc=P58008&type_fonction=&code_dr=&code_bap=&code_corps=IR&nbjours=&page=1&colonne_triee=1&type_tri=ASC
Le laboratoire d’Océanographie de Villefranche (LOV, ayant pour tutelles le CNRS et Sorbonne Université est situé à Villefranche / Mer (06230) et compte environ 80 membres.
L’ingénieur(e) de recherche travaillera sous la responsabilité d’un référent scientifique, en partenariat avec deux équipes (OMTAB et COMPLEx), dont les activités dans les domaines de la télédétection satellitaire de la couleur de l’océan, de l’intégration de capteurs sur les flotteurs profileurs Biogéochimique-Argo, du développement de capteurs d’imagerie du plancton, ou encore de l’intégration de données génomiques dans l’étude des cycles biogéochimiques, sont largement reconnues sur la scène internationale.
Sujet :
L’Expert(e) en information statistique sera chargé(e) de proposer des outils statistiques et numériques adaptés aux grands jeux de données collectés par le Laboratoire d’Océanographie de Villefranche (LOV). Ces données sont hétérogènes dans leur nature, complexité et résolution spatio-temporelle (variables physiques, biogéochimiques, biologiques; issues de capteurs océanographiques classiques, optiques, d’imagerie, satellitaires, de génomique). Il s’agira de faciliter leur exploration, de modéliser leurs relations souvent non-linéaires et résultant d’interactions complexes, et de proposer des méthodes de fusion de données de diverses sources afin de dériver de nouveaux produits synergiques (augmentation de la résolution spatio-temporelles ou de l’information biogéochimique des données sources plus classiques).
– Concevoir, adapter et mettre en œuvre des méthodes d’analyses numériques, mathématiques et statistiques adaptées à l’hétérogénéité des jeux de données
– S’approprier les bibliothèques logicielles déjà existantes dans l’unité (ex. modèles de production primaire, de transfert radiatif, de simulation optique ainsi que réseaux de neurones pour générer de nouvelles variables biogéochimiques à partir d’autres observations ou pour la reconnaissance d’images) et les développer pour les adapter à l’évolution des capteurs et donc des données source
– Se concerter avec les chercheurs et ingénieurs participant à l’acquisition et à l’utilisation des données pour en acquérir une bonne compréhension, notamment pour anticiper les interactions et synergies entre variables
– Assurer une veille scientifique dans le domaine des sciences de l’information afin de proposer de nouvelles méthodes, abstractions, modèles, etc., pour intégrer les données hétérogènes collectées par les membres du laboratoire
– Participer à et mener des projets au niveau national et international, ainsi que contribuer aux publications associées
– Effectuer des présentations, des formations et rédiger des documents techniques décrivant les méthodes d’analyses et les algorithmes développés pour assurer un transfert de compétences, notamment auprès des étudiants
Profil du candidat :
Il s’agit d’un poste en NOEMI (mobilité interne) accessible donc à des personnels actuellement IR ou IE, fonctionnaires ou en CDI dans la fonction publique (CNRS, universités, etc.). Si ce poste vous intéresse mais que vous n’êtes pas encore en poste fixe (donc qu’il ne vous est pas accessible), merci de nous le signaler tout de même, ce qui permettra de vous recontacter dans le futur (si le poste est finalement ouvert plus largement).
Formation et compétences requises :
– Techniques statistiques et informatiques de fouille de données et d’apprentissage supervisé [expertise] notamment se basant sur les réseaux de neurones profonds [maîtrise]
– Langages de programmation : R, Python, C, Fortran, MATLAB, etc. [expertise]
– Gestion de jeux données conséquents (plusieurs millions d’enregistrements), stockées dans des environnements Unix [maîtrise], sans pour autant requérir des architectures spécialisées (type HADOOP)
– Ouverture d’esprit et curiosité, pour explorer des domaines très divers. Intérêt pour l’océan, les problématiques biogéochimiques et écologiques
– Capacité à communiquer, faire preuve de pédagogie, identifier et restituer de l’information ainsi que réaliser des synthèses
– Anglais scientifique et technique niveau B2 écrit et oral [maîtrise]
Adresse d’emploi :
Laboratoire d’Océanographie de Villefranche (LOV)
181 ch du Lazaret, 06230 Villefranche-sur-Mer
Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun
Laboratoire/Entreprise : Laboratoire d’Informatique et Systèmes, LIS – UMR CNRS 7020
Durée : 12-16 mois
Contact : marc-emmanuel.bellemare@univ-amu.fr
Date limite de publication : 2019-06-30
Contexte :
Le travail se déroulera à Marseille essentiellement au laboratoire d’informatique et des systèmes (LIS) dans l’équipe Image & Modèles. Le LIS UMR 7020 fédère plus de 375 membres ; 190 permanents chercheurs et enseignants chercheurs, plus de 125 doctorants, plus de 40 post-doctorants et 20 IT/IATSS. La recherche y est structurée au sein de pôles (calcul, science des données, analyse et contrôle des systèmes, signal et image), et centrée sur les activités fondamentales et appliquées dans les domaines de l’informatique, de l’automatique, du signal et de l’image. Le (ou la) candidat.e sera également amené.e à se rendre sur le site de l’hôpital de la Timone pour contribuer au développement des séquences IRM au CRMBM ainsi que pour des échanges avec les partenaires cliniciens. Le CRMBM UMR 7339 est le centre marseillais spécialiste de l’IRM regroupant 80 chercheurs et adossé au CEMEREM qui est la plateforme des imageurs à 1,5T, 3T et 7T entre autres.
Sujet :
Les troubles de la statique pelvienne regroupent un ensemble de pathologies qui induisent une altération dramatique de la qualité de vie des malades. La physiopathologie de ces troubles reste encore mal connue ce qui complique leur prise en charge. Nous proposons de contribuer à améliorer ces deux points en développant une séquence d’acquisition IRM associée à une reconstruction volumique adaptée à la visualisation du mouvement des organes en 3D. Le travail de recherche consistera à proposer une stratégie de modélisation des volumes des organes à partir de séquences IRM ultra rapides. La visualisation du mouvement et de la déformation de ces organes en 3D est nouvelle [ISBI 2019]. Par ailleurs, des outils de caractérisation des surfaces reconstruites seront proposés pour en permettre l’analyse et l’évaluation quantitative.
Profil du candidat :
Titulaire d’un doctorat dans un domaine connexe à la modélisation géométrique, la caractérisation de surfaces, la segmentation en 3D à partir d’IRM. Il ou elle sera intéressé.e par un projet pluridisciplinaire et par l’imagerie médicale.
Formation et compétences requises :
Des compétences en traitement d’images et en mathématiques appliquées seront particulièrement appréciées. Le langage python sera l’outil de développement privilégié.
Adresse d’emploi :
Laboratoire d’Informatique et Systèmes – LIS – UMR CNRS 7020 – Aix-Marseille Université
Campus scientifique de St Jérôme – Av. Escadrille Normandie Niemen -13397 Marseille Cedex 20
Document attaché : Postdoc_IRM3D_2019.pdf
Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : Doctorants
Laboratoire/Entreprise : Geoazur and Inria
Durée : 18 months
Contact : josiane.zerubia@inria.fr
Date limite de publication : 2019-06-30
Contexte :
Open Position for a post-doc scientist at Géoazur (https://geoazur.oca.eu/fr/acc-geoazur) in collaboration with Inria (https://www.inria.fr/en/centre/sophia), at Sophia Antipolis (Nice region), France, in the area of Computer Vision, Deep Learning and Remote Sensing applied to curvilinear detection on both optical and SAR satellite images (project abstract below).
Both Geoazur and Inria Sophia Antipolis are ideally located in the heart of the French Riviera, inside the multi-cultural silicon valley of Europe (ie. Sophia-Antipolis, see https://en.wikipedia.org/wiki/Sophia_Antipolis).
This position is funded by University Côte d’Azur (UCA, see http://univ-cotedazur.fr/en#.XOforoWTpT4).
Starting date: between September 1st and November 1st 2019.
Salary: gross salary per month 3000 EUR (ie. approximately 2400 EUR net)
Please see full announcement attached, and on https://faultsrgems.oca.eu/en/news-faultsrgems and https://euraxess.ec.europa.eu/jobs/411481
Sujet :
Curvilinear structure networks are widespread in both nature and anthropogenic systems, ranging from angiography, earth and environment sciences, to biology and anthropogenic activities. Recovering the existence and architecture of these curvilinear networks is an essential and fundamental task in all the related domains. At present, there has been an explosion of image data documenting these curvilinear structure networks. Therefore, it is of upmost importance to develop numerical approaches that may assist us efficiently to automatically extract curvilinear networks from image data.
In recent years, a bulk of works have been proposed to extract curvilinear networks. However, automated and high-quality curvilinear network extraction is still a challenging task nowadays. This is mainly due to the network shape complexity, low-contrast in images, and high annotation cost for training data. To address the problems aroused by these difficulties, this project intends to develop a novel, minimally-supervised curvilinear network extraction method by combining deep neural networks with active learning, where the deep neural networks are employed to automatically learn hierarchical and data-driven features of curvilinear networks, and the active learning is exploited to achieve high-quality extraction using as few annotations as possible. Furthermore, composite and hierarchical heuristic rules will be designed to constrain the geometry of curvilinear structures and guide the curvilinear graph growing.
The proposed approach will be tested and validated on extraction of tectonic fractures and faults from a dense collection of satellite and aerial data and “ground truth” available at the Géoazur laboratory in the framework of the Faults_R_Gems project co-funded by the University Côte d’Azur (UCA) and the French National Research Agency (ANR). Then we intend to apply the new automatic extraction approaches to other scenarios, as road extraction in remote sensing images of the Nice region, and blood vessel extraction in available medical image databases.
Profil du candidat :
PhD students defending very soon or post-docs can apply.
At UCA, Géoazur and Inria we seek to increase the number of women in areas where they are under-represented and therefore we explicitly encourage women to apply. We are also committed to increasing the number of individuals with disabilities in our workforce and therefore we encourage applications from such qualified individuals
Formation et compétences requises :
Strong academic backgrounds in Stochastic Modeling, Deep Learning, Computer Vision, Remote Sensing and Parallel Programming with GPUs and/or multicore CPUs. A decent knowledge of Earth and telluric features (especially faults) will be appreciated.
To apply, please email a full application to both Isabelle Manighetti (manighetti@geoazur.unice.fr) and Josiane Zerubia (josiane.Zerubia@inria.fr), indicating “UCA-AI-post-doc” in the e-mail subject.
The application should contain:
– a motivation letter demonstrating motivation, academic strengths and related experience to this position.
– CV including publication list
– at least two major publications in pdf
– minimum 2 reference letters
Adresse d’emploi :
Geoazur and INRIA-SAM, Sophia Antipolis, France
Document attaché : Post-doc-offer-AI-ManighettiZerubia.pdf
Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun
Laboratoire/Entreprise : National University of Singapore
Durée : 1 year
Contact : pierre@senellart.com
Date limite de publication : 2019-07-01
Contexte :
The National University of Singapore invites applications for the position of Research Fellow in the Department of Computer Science, School of Computing (SoC). SoC is strongly committed to research excellence in all its dimensions: Searching for fundamental results and insights, developing novel computational solutions to a wide range of applications, building large-scale experimental systems and improving the well-being of society. We seek to play an active role both internationally and locally in the core and emerging areas of Computer Science and Information Systems.
Sujet :
The Research Fellow will be responsible for working closely with the Principal Investigator and lab members on one or more research projects.
Profil du candidat :
He/she will devise, implement and evaluate (both analytically and empirically) algorithms for privacy risk evaluation and privacy preservation. He/she should possess experience or interest in both theory and applications in the following areas:
o Privacy (statistical disclosure, anonymity and anonymization, differential privacy)
o Statistical machine learning
Formation et compétences requises :
JOB REQUIREMENTS :
o A PhD degree in a relevant area (computer science or mathematics);
o Good publication record; and
o Experience in research;
Adresse d’emploi :
National University of Singapore
Singapore
Interested applicants should send your CV to steph@nus.edu.sg with a cover letter and a brief statement of previous work and research interests.
Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun
Laboratoire/Entreprise : Université de Cergy-Pontoise / laboratoire ETIS
Durée : 1 an, prolongeable de 3 ans
Contact : dan.vodislav@u-cergy.fr
Date limite de publication : 2019-07-05
Contexte :
L’université de Cergy-Pontoise recrute un Enseignant Chercheur contractuel, équivalent MCF, sur un CDD initial d’un an, à partir de septembre 2019, avec une prolongation de 3 ans prévue par la suite.
Ce poste est lié au lancement du Bachelor « Data Science and Big Data Technology » en collaboration avec la Zhejiang University of Science and Technology (ZUST), à Hangzhou, en Chine. Le /la candidat(e) retenu(e) participera activement au montage des modules d’enseignement, au pilotage de la formation et à l’enseignement dans ce Bachelor, en complément des enseignements assurés au sein du département des sciences informatiques de l’université de Cergy-Pontoise. En recherche, il/elle sera intégré(e) au laboratoire ETIS (UMR 8051), dans l’équipe MIDI, dont les travaux portent sur l’analyse, l’indexation, la recherche et la fouille dans de grandes masses de données.
Sujet :
La fiche de poste complète est disponible à l’adresse https://www.u-cergy.fr/fr/universite/recrutements/recrutement-personnel-enseignants.html .
Les candidatures (CV et lettre de motivation) sont à envoyer aux contacts indiqués sur la fiche. Date limite : le 1er juillet 2019 inclus.
Profil du candidat :
Profil recherche attendu pour l’intégration dans l’équipe MIDI d’ETIS: analyse, intégration et/ou fouille de grandes masses de données, notamment les données du Web sémantique, des réseaux sociaux ou les données de mobilité.
Formation et compétences requises :
Doctorat en informatique, expérience en enseignement de l’informatique niveau Licence/Master
Adresse d’emploi :
Université de Cergy-Pontoise
Site Saint Martin
Département des Sciences Informatiques
2 avenue Adolphe Chauvin, 95300 Pontoise