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Laboratoire/Entreprise : ETIS
Durée : 18
Contact : issam.falih@uca.fr
Date limite de publication : 2025-03-31

Contexte :
En collaboration avec la Société SAFRAN S.A. sont a lea recherche d’un(e) post-doctorant(e) pour participer à un projet innovant de ségrégation et d’analyse de données liées à la chaîne d’approvisionnement.
L’objectif principal est d’intégrer et de structurer des données multi-modales (textuelles, structurées, etc.) afin de développer des textbf{modèles d’apprentissage automatique}
pour détecter et extraire des informations clés, puis prédire un risque associé à ces données.

Sujet :
Missions Principales
1. Analyse et Intégration des Données
— Concevoir et mettre en place des pipelines d’intégration de données multi-sources.
— Nettoyer et structurer les informations pour en faciliter l’exploitation.
2. Modélisation en Intelligence Artificielle
— Développer des modèles de Machine Learning et/ou Deep Learning afin d’extraire
automatiquement des entités (fournisseurs, matières premières, etc.).
— Mettre en place un modèle de prédiction de risque basé sur des données multi-
modales.
3. Validation et Évaluation
— Évaluer les performances des modèles via des métriques appropriées (précision, rappel,
F1-score, etc.).
— Itérer sur la conception des modèles pour améliorer continuellement la robustesse et
la fiabilité.
4. Documentation et Communication
— Rédiger des rapports techniques et des publications scientifiques sur les avancées du
projet.
— Présenter régulièrement les résultats à l’équipe de recherche et aux partenaires impliqués.
1

Profil du candidat :

Profil Recherché
— Doctorat (ou équivalent) en Informatique, Mathématiques appliquées, Traitement
du Langage Naturel, Statistiques ou domaine connexe.
— Première expérience (stage, thèse, postdoc) liée à la data science ou à la recherche
en IA

Formation et compétences requises :
Compétences Requises
1. Data Science & IA
— Excellente maîtrise des méthodes de Machine Learning supervisé/non supervisé
et/ou Deep Learning.
— Connaissances solides en traitement de données textuelles (NLP/TAL) : ex-
traction d’entités, classification, etc.
— Expérience dans la fusion de données (multimodalité) et l’intégration de différentes
sources d’information.
2. Environnements et Outils
— Pratique confirmée des bibliothèques Python (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn,
spaCy, etc.).
— Connaissances en ingénierie de la donnée (ETL, bases SQL/NoSQL, data pipeline).
— Maîtrise des bonnes pratiques de versioning et de gestion de code (Git).
3. Rigueur Scientifique et Organisation
— Capacité à mener des expérimentations rigoureuses (protocoles, reproductibilité, re-
porting).
— Veille technologique et scientifique pour adapter rapidement les approches existantes.
4. Qualités Humaines
— Autonomie, sens de l’initiative et esprit collaboratif.
— Excellentes capacités de communication (orales et écrites).
— Respect de la confidentialité et des contraintes liées aux données sensibles.

Adresse d’emploi :
Conditions du Poste
— Localisation : ETIS CNRS UMR 8051, CY Cergy paris Unviersity, Site de Saint-
Martin 2 Av. Adolphe Chauvin, 95300 Pontoise et SAFRAN.
— Type de contrat : CDD postdoctoral (12 à 18 mois, à discuter).
— Rémunération : Selon expérience et grille de salaire applicable.
— Lieu : Poste localisé à l’université de Cergy au sein du laboratoire d’ETIS.
— Disponibilité : Dès que possible.

Document attaché : 202502111631_SupplyChain_project-2.pdf

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Laboratoire/Entreprise : Mines Saint-Étienne / LIMOS
Durée : 24 mois
Contact : antoine.zimmermann@emse.fr
Date limite de publication : 2025-04-01

Contexte :
We are recruiting a post-doctoral researcher in computer science that will contribute to European university EULiST. This is fixed-term contract of 24 months allocated to department Informatique et systèmes intelligents (Intelligent systems and informatics or ISI) at Institut Henri Fayol, one of the 5 research and training centres of Mines Saint-Étienne. Moreover, the research of the employee will be conducted in the Laboratoire d’informatique, de modélisation et d’optimisation des systèmes (Laboratory of Informatics, Modelling and Optimisation of Systems or LIMOS).

Sujet :
The researcher would contribute to EULiST, an alliance of 10 universities in Europe, on tasks related to the digital campus that aims at collecting data and knowledge about courses, teaching material, library resources, and generally, university knowledge across the alliance.

The post-doctoral researcher will have to get involved in Tasks 2.2 and 2.3 of EULiST that focus around EULiST knowledge hub hosted by Leibniz University Hannover. In addition, we expect the researcher to:
– In collaboration with other partners, contribute to a knowledge model or knowledge models to describe common university resources (such as courses, study programmes, publications, and so on);
– Instantiate the model by collecting, extracting and transforming available data into a knowledge graph, compatible with Leibniz University’s knowledge hub;
– Work on interoperable platform architectures for data/knowledge access and interchange;
– Contribute to existing platform prototypes at Institut Mines-Télécom, such as Data-AI Competences Platform and Teralab’s software resource catalogue.

Profil du candidat :
To do this, we are looking for talented researchers who own a PhD degree on topics that relate to the Semantic Web, the Web of Data, and knowledge graphs. Particularly, we seek a person with:
– Very good knowledge of at least several of these standards: RDF, SPARQL, OWL, SHACL, LDP;
– Experience in developing software with these technologies;
– A capacity to abstract problems and generalise solutions to cover a broad spectrum of applications or fields;
– Good autonomy and some level of leadership towards managing students’ projects;
– Good communication skills in English and ease to evolve in an international and multicultural context.

To prove their value, candidates must provide a CV that mentions their publication record and research project experience. Candidates must also write a convincing motivation letter. Letters mostly written by generative AI are usually generic and dull, therefore they are likely to reduce the chance to obtain an interview.

Formation et compétences requises :
PhD in computer science, with an academic record showing skills in Semantic Web, Linked Data, knowledge engineering.

Application must be made through the recruitee platform at https://institutminestelecom.recruitee.com/o/post-doctoral-researcher-in-computer-science-24-months

Adresse d’emploi :
Mines Saint-Étienne
158 cours Fauriel
CS 62362
42023 Saint-Étienne Cedex 2
France

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Laboratoire/Entreprise : LORIA / Université de Lorraine
Durée : postes fonctionnaire
Contact : fabien.lauer@loria.fr
Date limite de publication : 2025-04-01

Contexte :

Sujet :

4 postes de maîtres de conférences et 2 postes de professeurs en informatique sont ouverts à l’Université de Lorraine avec une affectation recherche au LORIA (www.loria.fr). Les candidats et candidates doivent impérativement prendre contact avec les responsables des équipes du laboratoire et les composantes d’enseignement.

— 2 postes PR à l’école des Mines de Nancy et à l’IUT Charlemagne (Nancy). En recherche, ouverts au recrutement dans toutes les équipes du LORIA. En enseignement, profilés robotique – CPS à l’école des Mines et profilé pour le département MMI à l’IUT Charlemagne.

— 2 postes MCF ouverts en recherche au recrutement dans toutes les équipes des départements D1 « Algorithmique, calcul, image et géométrie », D2 « Méthodes formelles » et D3 « Réseaux, systèmes et services » au LORIA.
Pour l’enseignement : 1 affectation à la Faculté des Sciences et Technologie (Nancy) avec un profil ouvert (Programmation, Algorithmique, Mathématiques Discrètes, Web, Réseaux, Génie Logiciel, Bases de Données) ; 1 affectation à Telecom Nancy profilée sur les domaines des systèmes connectés et du génie logiciel (Systèmes connectés, systèmes distribués, génie logiciel, programmation système, développement logiciel, cybersécurité, cloud).

— 2 postes MCF ouverts en recherche au recrutement dans toutes les équipes des départements D3 « Réseaux, systèmes et services », D4 « Traitement automatique des langues et des connaissances » et D5 « Systèmes complexes, intelligence artificielle et robotique » au LORIA.
Pour l’enseignement : 1 affectation à l’IDMC (Nancy) profilée pour la formation MIAGE (Informatique, BD, SI, SI distribué, big data, cloud, BI). 1 affectation à l’IUT de Metz profilée sur le parcours Réalisation d’applications (Développement d’applications, Programmation système).

Plus d’informations sur https://www.loria.fr/fr/emplois/

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Nancy ou Metz

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

Laboratoire/Entreprise : Prime Analytics
Durée : CDI
Contact : majdi.ghorbel@telecom-paris.fr
Date limite de publication : 2025-04-04

Contexte :
Prime Analytics est une société française spécialisée dans la transformation digitale et l’analyse de données. Nous aidons les entreprises, notamment dans le secteur bancaire, à optimiser leurs processus grâce à des outils modernes comme Alteryx, Power BI, et Tableau. Nous développons des solutions basées sur l’intelligence artificielle pour résoudre des problèmes complexes liés à la finance, à la gestion des risques, et à la conformité.

Sujet :
Développement et optimisation de solutions innovantes en intelligence artificielle, centrées sur les systèmes multi-agents ou les graphes orientés, dans un contexte financier. Les missions incluent la conception d’algorithmes avancés, l’intégration de frameworks spécialisés (Neo4j, PyTorch Geometric, JADE), et la publication de recherches de haut niveau.

Profil du candidat :
Nous recherchons un(e) docteur(e) ayant récemment soutenu sa thèse ou sur le point de le faire, passionné(e) par les systèmes multi-agents ou la théorie des graphes, avec une expertise démontrée en intelligence artificielle et un intérêt marqué pour le secteur financier

Formation et compétences requises :
Doctorat en intelligence artificielle, science des données, ou domaine connexe.
Expérience en apprentissage automatique (y compris renforcement multi-agents ou réseaux de neurones sur graphes).
Maîtrise de frameworks spécialisés tels que JADE, PyTorch Geometric, Neo4j, ou LangChain.
Connaissance des techniques de modélisation et d’explicabilité des systèmes IA.
Solides compétences en programmation (Python, C++) et en gestion de projets collaboratifs.
Fort intérêt ou expérience préalable dans le secteur financier.

Adresse d’emploi :
Paris, France (télétravail partiel possible jusqu’à 3 jours par semaine)

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Laboratoire/Entreprise : LIFO, Orléans, France
Durée : 1 year (around 2600€
Contact : marcilio.desouto@univ-orleans.fr
Date limite de publication : 2025-04-04

Contexte :
The JUNON project is granted from the Centre-Val de Loire region through an ARD program (Ambition Recherche Développement). The project is lead by BRGM (Bureau de Recherches Géologiques et Minières) and involvesUniversity of Orléans (LIFO), University of Tours (LIFAT), CNRS, INRAE, ATOS and ANTEA companies. The main goal of JUNON is to develop digital twins to improve the monitoring, understanding and prediction of environmental resources evolution and phenomena, for a better management of natural resources. Digital twins will allow us to virtually reproduce natural processes and phenomena using combinations of AI and environmental tools. They will rely on geological and meteorological data (time series) and knowledge, as well as physical-based models.

JUNON project is organized into 5 work packages (WP):

1. User’s needs and geological knowledge for ground water
2. User’s needs and biological/chemical knowledge about pollutants and greenhouse gases
3. Data management and data mining
4. Times series predictions
5. Aggregation and realization of digital twins

The postdoc program will be supervised by LIFO-CA and will be in WP4, focusing on time series forecasting. There will be strong interactions inside WP4 with other postdocs and PhD in LIFO or LIFAT, with WP1 and WP3 (BRGM) with engineers. The CA team is a dynamic team with 9 PhD students. We work on Machine Learning, Data Mining and Deep Learning and are interested, among other things, in knowledge integration and explicability in ML/DM methods.

Sujet :
In many domains, various algorithms can be considered candidates for solving particular problems. One of the most challenging tasks is to predict when one algorithm is better than another for solving a given problem. Traditional approaches to predicting algorithm performance often involve costly trial-and-error procedures. Other approaches require specialized knowledge, which is not always easy to acquire.

Meta-learning approaches have emerged as effective solutions, capable of automatically predicting algorithm performance for a given problem (Bradzil et al., 2022;Vanschoren, 2019). Thus, such approaches could help non-expert users in the algorithm selection task. There are different interpretations of the term “meta-learning”. Here we use the term “meta-learning” to refer to the automatic knowledge generation process that relates the performance of algorithms – in particular machine learning and data preprocessing techniques – to the characteristics of the problem (i.e., the characteristics of its datasets).

As an automatic algorithm selection technique, meta-learning does not imply being limited to machine learning algorithms. Therefore, the application of this approach to “classical” predictive models is also envisaged. This typically requires the intervention of experts to parameterize these models in order to build the set of metadata necessary for the “meta-learner”. The BRGM in particular and, more broadly, the consortium of this proposal, has many forces capable of parameterizing these different models (empirical, physical or statistical), thus opening the scope to all environmental predictive techniques.

By using meta-learning, our objective is therefore to provide a framework for linking a set of time-series data representing an environmental problem, possibly associated with a priori knowledge, with a pipeline of data mining algorithms (e.g., preprocessing and supervised learning algorithms). In particular, it will aim to give environmental experts a certain autonomy, in the context of the construction of digital twins, and thus limit their dependence on digital experts on this issue (Garcia et al., 2018; Talkhi et al., 2024).

Bibliography

Brazdil, P., Van Rijn, J. N., Soares, C., & Vanschoren, J. (2022). Metalearning: applications to automated machine learning and data mining. Springer Nature.
Garcia, L. P., Lorena, A. C., de Souto, M. C., & Ho, T. K. (2018, August). Classifier recommendation using data complexity measures. In 2018 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR) (pp. 874-879). IEEE.

Talkhi, N., Akhavan Fatemi, N., Jabbari Nooghabi, M., Soltani, E., & Jabbari Nooghabi, A. (2024). Using meta-learning to recommend an appropriate time-series forecasting model. BMC Public Health, 24(1), 148.

Vanschoren, J. (2019). Meta-learning. Automated machine learning: methods, systems, challenges, 35-61.

Profil du candidat :
– Good experience in data analysis and machine learning is required.
– Experiences/knowledge in time series prediction and environmental science are welcome.
– Curiosity and ability to communicate (in English or French) and to work in collaboration with scientists in environmental science.
– Ability to propose and validate new solutions and to publish the results.
– Autonomy and good organizational skills.

Candidates are invited to send a pdf file that contains:
– A short CV, with descriptions of your thesis and experiences in machine learning, including deep learning(including projects you were involved in)
– A motivation letter
– contact information for two references
– Deadline for submission of application: March 15th, 2025.

Formation et compétences requises :
PhD in machine learning (computer science or applied mathematics)

Adresse d’emploi :
LIFO (Laboratoire d’Informatique Fondamentale d’Orléans) – Constraints and Machine learning (CA) team.

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

Laboratoire/Entreprise : LITIS Lab, Rouen
Durée : –
Contact : paul.honeine@univ-rouen.fr
Date limite de publication : 2025-04-04

Contexte :

Sujet :
Un poste de Professeur des universités est ouvert à l’UFR Sciences et Techniques de l’Université de Rouen, au profil « Statistiques en sciences des données » – Sections 61 & 26 du CNU : Département de mathématiques & Laboratoire LITIS (Équipe « Apprentissage »)

Profil pédagogique :
Le/la candidat(e) s’impliquera dans l’enseignement en statistique et ses applications, principalement au département de mathématiques, et dans d’autres départements de l’UFR ST. Il/elle contribuera à la création de cours en machine learning dans les formations du département de mathématiques.

Profil recherche :
La personne recrutée intégrera l’équipe « Apprentissage » du LITIS qui souhaite renforcer son potentiel d’encadrement et développer des recherches fondamentales à la frontière des Mathématiques, de la Science des Données, du Machine Learning et de l’Intelligence Artificielle, en collaboration avec le LMRS.

Pour plus d’informations :

Offre 252438 sur ODYSSEE

https://odyssee.enseignementsup-recherche.gouv.fr/procedures/recrutement-ec/offres-poste/fiche-offre-poste/252438

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Rouen

Document attaché : 202503181000_ODYSSEE_EditionPoste_Etab0761904G_OffreEC252438.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : LIFO (équipe Contraintes et Apprentissage), Univer
Durée : Prise de fonction au
Contact : guillaume.cleuziou@univ-orleans.fr
Date limite de publication : 2025-04-04

Contexte :
L’Université d’Orléans recrute un(e) Maître de Conférences en Informatique (section CNU 27) pour un poste au sein du Laboratoire d’Informatique Fondamentale d’Orléans (LIFO, équipe Contraintes et Apprentissage). Le poste est rattaché à l’UFR Sciences et Techniques.

Informations pratiques :
· Date de prise de fonction : 1er septembre 2025.
· Lieu : Université d’Orléans, Département Informatique, UFR-ST.
· Dépôt des candidatures : exclusivement via l’application Galaxie.

Pour plus d’informations :

Contact scientifique : Marcílio Pereira de Souto (responsable de l’équipe CA) Email : marcilio.desouto@univ-orleans.fr

Contact enseignement : Laure Kahlem (responsable du Département Informatique) Email : laure.kahlem@univ-orleans.fr

Sujet :
Le/la candidat(e) retenu(e) rejoindra l’équipe Contraintes et Apprentissage (CA) du LIFO, reconnue pour ses travaux en intelligence artificielle et apprentissage automatique. Les thématiques prioritaires incluent :

· Apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement ;
· Explicabilité des modèles et intégration de connaissances ;
· Modèles de langage de grande taille (LLM) et traitement automatique du langage (TAL) ;
· Apprentissage profond et sous contraintes.

Profil d’enseignement :
Le/la candidat(e) contribuera à l’enseignement dans les domaines suivants :

· Programmation avancée (Java), conception orientée objet, frameworks web, services web ;
· Intelligence artificielle, apprentissage automatique et profond.

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :
Qualifications requises :

· Doctorat en informatique ou domaine connexe.
· Solides compétences en enseignement et recherche.
· Capacité à encadrer des étudiants (stages, projets de recherche).

Adresse d’emploi :
Université d’Orléans, LIFO, Département Informatique, UFR-ST.

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

Laboratoire/Entreprise : LIFO (équipe Contraintes et Apprentissage), Univer
Durée : Prise de fonction au
Contact : guillaume.cleuziou@univ-orleans.fr
Date limite de publication : 2025-04-04

Contexte :
L’Université d’Orléans recrute un(e) Maître de Conférences en Informatique (section CNU 27) pour un poste au sein du Laboratoire d’Informatique Fondamentale d’Orléans (LIFO, équipe Contraintes et Apprentissage). Le poste est rattaché à l’UFR Sciences et Techniques.

Informations pratiques :
· Date de prise de fonction : 1er septembre 2025.
· Lieu : Université d’Orléans, Département Informatique, UFR-ST.
· Dépôt des candidatures : exclusivement via l’application Galaxie.

Pour plus d’informations :

Contact scientifique : Marcílio Pereira de Souto (responsable de l’équipe CA) Email : marcilio.desouto@univ-orleans.fr

Contact enseignement : Laure Kahlem (responsable du Département Informatique) Email : laure.kahlem@univ-orleans.fr

Sujet :
Le/la candidat(e) retenu(e) rejoindra l’équipe Contraintes et Apprentissage (CA) du LIFO, reconnue pour ses travaux en intelligence artificielle et apprentissage automatique. Les thématiques prioritaires incluent :

· Apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement ;
· Explicabilité des modèles et intégration de connaissances ;
· Modèles de langage de grande taille (LLM) et traitement automatique du langage (TAL) ;
· Apprentissage profond et sous contraintes.

Profil d’enseignement :
Le/la candidat(e) contribuera à l’enseignement dans les domaines suivants :

· Programmation avancée (Java), conception orientée objet, frameworks web, services web ;
· Intelligence artificielle, apprentissage automatique et profond.

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :
Qualifications requises :

· Doctorat en informatique ou domaine connexe.
· Solides compétences en enseignement et recherche.
· Capacité à encadrer des étudiants (stages, projets de recherche).

Adresse d’emploi :
Université d’Orléans, LIFO, Département Informatique, UFR-ST.

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Laboratoire/Entreprise : LITIS (UR 4108) / INSA Rouen Normandie
Durée : 2 x 12 months
Contact : cecilia.zanni-merk@insa-rouen.fr
Date limite de publication : 2025-04-04

Contexte :
Formerly referred to as “General Services,” the concept of the work environment encompasses the integrated system of support mechanisms designed to enhance workplace life. It contributes significantly to value creation across three dimensions: employees (well-being at work), organizations (productivity and cost control), and the broader environment (e.g., carbon footprint reduction). In France alone, this sector generates over 100 billion euros annually (excluding rents) and sustains more than 1 million jobs, the majority of which are non-relocatable (https://www.idet.fr/etudes/etude-2020-lenvironnement-de-travail-en-france/).

The COVID-19 pandemic marked a pivotal shift in work practices, elevating the role of workplace management teams from a commodity-based service to a strategic function integral to organizational performance. This transformation has highlighted several critical challenges in reshaping the relationship between companies and their employees:

1. Challenges for Companies:
o Rising levels of employee disengagement, compounded by post-Covid effects, declining productivity, and increased absenteeism and turnover.
o The imperative to reduce the carbon footprint of workplace environments presents a significant challenge.
o The absence of standardized methods for mapping and measuring employee- and building-related services, which set back efforts to enhance productivity and cost efficiency.

2. Challenges for Employees:
o A growing demand for meaningful work and alignment with organizational values.
o The pursuit of work-life balance and overall well-being.
o Increased recognition and consideration of second-line workers.

Despite its growing importance, limited formal research exists on the interplay between the efficiency of a company’s work environment and its economic, environmental, and societal performance. Consequently, organizational leaders often undervalue the role of the work environment in driving overall performance. Enhanced assessment methods are essential to improve the work environment’s efficiency and optimize its contributions to the economic, environmental, and societal value generated by companies.

Sujet :
The IMMOTEP project aims to achieve the following objectives:

1. Measure the Contribution of the Work Environment:
o Enhance the ability to attract and retain employees.
o Foster employee commitment, health, and productivity.
o Optimize economic control and efficiency of the working environment.
o Improve environmental sustainability and reduce the carbon footprint.
2. Develop a Comparative Index:
o Create a multi-dimensional index enabling comparisons across similar organizations.
o Integrate dimensions of economic, social, and environmental performance into a single framework.
3. Provide Future-Oriented Recommendations:
o Offer actionable insights to improve the value of the work environment across diverse sectors.

To meet these objectives, the project will focus on the following strategies:
• Comprehensive Cost and Impact Assessment: Evaluate the cost implications of the work environment, its carbon footprint, and its influence on employee engagement.
• Development of Industry-Recognized Indicators: Design a standardized data collection framework and define operational indicators tailored
to the unique requirements of various sectors.
• Data-Driven Insights for Value Creation: Collect and analyze extensive data to identify areas where value can be generated within the work environment at the organizational or building level. This analysis will provide a foundation for implementing targeted, impactful actions.

Profil du candidat :
We are seeking two highly motivated post-doctoral researchers with expertise in one or more of the
following areas: machine learning, deep learning, data mining, knowledge-graph mining, or ontology development.

Successful candidates will join the LITIS laboratory at INSA Rouen
Normandie, collaborating with a diverse and interdisciplinary team of students and postdoctoral researchers in a vibrant and dynamic environment.

Formation et compétences requises :
This interdisciplinary research requires proficiency in at least one of the following domains:
1. Technical Expertise:
o Machine learning or deep learning techniques.
o Development and exploitation of ontologies or knowledge graphs.
o Experience in designing hybrid AI approaches (inductive and deductive reasoning) for decision-making is considered an advantage.
2. Soft Skills:
o Strong communication abilities.
o Proficiency in English is essential; fluency in French would be a valuable asset.

Position Details
• Duration: 2 x 12 months, with the possibility of renewal depending on project needs and funding.
• Start Date: Immediate.

Interested candidates are encouraged to send:
1. A comprehensive CV.
2. A brief email summarizing your motivation and context for applying to this position.
Applications will be reviewed on a rolling basis, so early submissions are strongly encouraged.

Adresse d’emploi :
INSA Rouen Normandie

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

Laboratoire/Entreprise : Université de Caen Normandie
Durée : Fonctionnaire d’éta
Contact : bruno.cremilleux@unicaen.fr
Date limite de publication : 2025-04-07

Contexte :
Contact pour la recherche : Bertrand Cuissart et Antoine Widlöcher

Contact pour les enseignements : Sébastien Péron et Antoine Widlöcher

Sujet :
En 2025, l’équipe CODAG du GREYC (Caen, CNRS UMR 6072) recrutera une maîtresse ou un maître de conférences en informatique. Le profil de recherche, centré sur les données textuelles, la linguistique computationnelle et le traitement automatique des langues, pourrait intéresser l’auditoire de cette liste de diffusion. Les personnes intéressées sont chaleureusement invitées à prendre contact avec l’équipe, afin que nous puissions les éclairer davantage sur le contexte et les objectifs de ce recrutement à venir.

Spécialisée en sciences des données, l’équipe CODAG se distingue par son très fort attachement à l’intelligibilité et à la supervision des processus mis en œuvre. L’équipe accorde ainsi une place centrale aux interactions avec les experts spécialistes des données traitées, à l’évaluation des données et connaissances qu’elle exploite et génère, sans perdre de vue la nécessité de minimiser les ressources informatiques mobilisées.

Cet attachement à la supervision entendue en un sens assez large éclaire les grandes orientations de l’équipe. CODAG vise le développement de méthodes respectueuses des spécificités des domaines d’application et l’implication des experts de ces domaines dans le paramétrage et dans l’évaluation de ces méthodes. L’équipe a ainsi ouvert son champ d’étude à des structures de données variées et privilégie les approches symboliques de la fouille de données, les approches déclaratives reposant notamment sur les modélisations par contraintes, la représentation fine des connaissances ou encore la mesure de la valeur des données d’entrée ou de sortie des systèmes.

Parmi les structures auxquelles l’équipe consacre ses travaux, le texte, que ce recrutement vise plus spécialement, occupe une place particulière. La diversité, la richesse et la complexité des structures qu’il présente offre de multiples occasions d’interactions fécondes avec les spécialistes des sciences du texte, et tout particulièrement avec les linguistes. Sur ces données textuelles, l’équipe privilégie les approches symboliques, plus propices à ces interactions, à l’intelligibilité, à la formalisation et à la capitalisation des règles et connaissances. CODAG préconise l’hybridation de ces approches avec des méthodes d’exploration automatique des données, qui permettent de renforcer les capacités d’observation à grande échelle et de découverte des règles et connaissances. À l’heure où les méthodes d’apprentissage et plus spécialement les LLMs bouleversent les disciplines du texte, l’équipe souhaite prolonger cet effort d’hybridation, en explorant les possibilités d’exploiter ces méthodes dans la perspective de compréhension fine et d’explication des phénomènes textuels, en lien avec les sciences du langage.

Intégrée à l’équipe CODAG, la personne recrutée participera au renforcement des liens avec les disciplines du texte, et en particulier avec le laboratoire CRISCO de l’université de Caen. Ayant une solide culture en science des données et capable d’une utilisation éclairée des méthodes de machine learning, ainsi qu’une sensibilité claire aux questions de supervision mentionnées ci-dessus, elle possédera soit une expérience préalable de l’application de ces méthodes à des problèmes de TAL ou de linguistique computationnelle, soit un projet clair d’application des méthodes dont elle est spécialiste à des données textuelles. Les candidatures de qualité s’appuyant sur un projet d’intégration soigné en lien avec les autres thématiques de l’équipe seront aussi les bienvenues, même si leur lien avec le texte reste prospectif.

Pour les enseignements, la personne recrutée rejoindra l’UFR des Langues Vivantes Étrangères (LVE) de l’université de Caen, et interviendra principalement au sein du département des Langues Étrangères Appliquées (LEA), département où elle sera amenée à prendre aussi, progressivement, des responsabilités.

Thèmes : traitement automatique des langues, linguistique computationnelle, sémantique, fouille de données, human in the loop, science des données, optimisation, programmation par contraintes, ontologies et ingénierie des connaissances

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Université de Caen Normandie

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

Laboratoire/Entreprise : LIMOS, UMR 6158 / Mines Saint-Étienne
Durée : fonctionnaire
Contact : maxime.lefrancois@emse.fr
Date limite de publication : 2025-04-15

Contexte :
Offre: https://institutminestelecom.recruitee.com/o/enseignante-chercheure-maitre-assistante-titulaire-specialite-informatique-gestion-de-donnees-distribuees-2

Mines Saint-Étienne est une école d’ingénieurs d’excellence, membre de l’Institut Mines-Télécom, engagée dans la formation, la recherche et l’innovation pour relever les défis industriels, numériques et environnementaux. L’Institut Henri Fayol, au sein de l’école, adopte une approche pluridisciplinaire autour des transitions numérique, écologique et industrielle. Le poste proposé de Maître-assistant.e en Informatique, spécialité Gestion de données distribuées, s’inscrit dans cette dynamique, avec une affiliation au laboratoire LIMOS (UMR 6158), spécialisé en STIC, modélisation et optimisation des systèmes.

Sujet :
Le poste de Maître-assistant.e en Informatique au sein de l’Institut Fayol et du LIMOS porte sur l’interconnexion des données, des contenus et des algorithmes dans un écosystème décentralisé. L’enseignant-chercheur contribuera aux recherches sur l’interopérabilité des données, notamment via le Web sémantique et les principes FAIR, tout en participant au développement de la Plateforme Territoire.

Les missions incluent :

* Formation : Enseignement en algorithmie, programmation orientée objet, systèmes d’information et intelligence artificielle, dans plusieurs cursus (ingénieur, master, doctorat, formation continue).
* Recherche : Travaux sur la gestion, l’interrogation et l’échange de données distribuées, en lien avec l’axe SIC du LIMOS, avec des publications dans les domaines du Web sémantique et des bases de données.
* Innovation : Participation à des projets interdisciplinaires et collaborations socio-économiques, soutenus par des financements publics et privés.

Le poste requiert une approche intégrée entre enseignement, recherche et application concrète.

Profil du candidat :
Le candidat doit être titulaire d’un doctorat en informatique et posséder des compétences en représentation des connaissances, gestion de données, apprentissage automatique et qualité des données, avec un accent sur le Web sémantique et la gestion des données distribuées. Une expérience confirmée en enseignement et une expertise en publication scientifique sont requises.

Formation et compétences requises :
Le candidat doit maîtriser l’anglais (niveau C1) et idéalement avoir une expérience internationale. Des atouts supplémentaires incluent la qualification CNU (section 27), des compétences en travail interdisciplinaire, des collaborations avec l’industrie et la recherche appliquée, ainsi qu’un engagement dans la culture scientifique.

Adresse d’emploi :
SAINT ETIENNE, Auvergne-Rhône-Alpes, France

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

Laboratoire/Entreprise : Mines Saint-Étienne / LIMOS
Durée : Fonctionnaire
Contact : antoine.zimmermann@emse.fr
Date limite de publication : 2025-04-15

Contexte :
Nous cherchons un.e enseignant.e-chercheur.e permanent à l’école des mines de Saint-Étienne, au sein du département d’enseignement et de recherche Informatique et systèmes intelligents de l’EMSE, et rattaché au Laboratoire d’informatique, de modélisation et d’optimisation des systèmes.

Sujet :
La personne recrutée devra démontrer des compétences en recherche dans les thématiques du laboratoire, plus particulièrement l’axe Systèmes d’information et de communication sur le thème Données, Services, Intelligence. Nous recherchons plus spécifiquement quelqu’un ayant un expertise scientifique sur la gestion de données distribuées et de préférence en lien avec le Web de données et le Web sémantique.

Le détail ainsi que le formulaire pour candidater se trouvent dans la fiche à cette adresse :

https://institutminestelecom.recruitee.com/o/enseignante-chercheure-maitre-assistante-titulaire-specialite-informatique-gestion-de-donnees-distribuees-2

Profil du candidat :
Les candidats doivent être titulaires d’un doctorat ou d’une qualification reconnue de niveau au moins équivalent à celui des diplômes nationaux requis.

Par ailleurs, les candidats doivent être ressortissants d’un pays de l’Union Européenne au jour du dépôt de leur candidature ou d’un autre Etat partie à l’accord sur l’Espace économique européen (Norvège, l’Islande et le Liechtenstein) (loi 83-634 du 13 juillet 83 portant sur les droits et obligations des fonctionnaires. Art 5 et 5 bis).

Formation et compétences requises :
Doctorat en informatique.

Adresse d’emploi :
Mines Saint-Étienne
158 cours Fauriel
CS 62362
42023 Saint-Étienne Cedex 2
France

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

Laboratoire/Entreprise : Institut Pasteur / Hub de Bioinformatique et Biost
Durée : CDI
Contact : herve.menager@pasteur.fr
Date limite de publication : 2025-04-15

Contexte :
The Hub of Bioinformatics and Biostatistics (https://research.pasteur.fr/en/team/bioinformatics-and-biostatistics-hub/) provides analytical support to research units and platforms at the Institut Pasteur. The Hub is committed to this mission through:
– Collaborating on scientific projects, submitted by research teams of our institute, to the Hub.
– Training scientific staff from the Institut Pasteur Paris or from other institutes of the international network of Instituts Pasteur.
– Developing tools and applications to be shared with the broader scientific community
– Interacting directly with scientist upon specific inquiries

Sujet :
As head of the Algorithmics, AI, and Mathematical Modeling group, the recruited engineer will focus on applying and developing innovative AI solutions for genomics projects of the Institut Pasteur. He will oversee the group management and be accountable for its project portfolio.

To apply, click on the following link and select the corresponding profile:

https://hub-jobs2025.pasteur.cloud

Please, submit your updated CV and a cover letter (motivation letter). You may indicate contact information for reference letters (3 max.). They will be automatically contacted when you validate your application. 

We are a team committed to foster a fair, inclusive and diverse work environment. Diversity has been scientifically established as a key factor to improve scientific objectivity. Hence, all applicants will be evaluated solely based on qualification regardless of gender, gender identity, sexual orientation, race or disability.

Profil du candidat :
The recruited engineer will work with a team of computational biologists in a collaborative environment, interacting with other teams of the Hub, the Technology Department, the Computational Biology department, and the campus.

As part of the Bioinformatics and Biostatistics Hub, the group lead will:

Manage the group’s collaborative project portfolio
Ensure the quality of work and scientific contributions of the engineers in the group
Oversee administrative management and foster an open, collaborative work environment
Support the professional development of team members
Lead the methodological development in collaboration with the Computational Biology Department and the campus
Represent the pole within the Technology Department and the campus

As a member of the hub’s leadership team, the pole head will participate in the hub’s operational management and contribute to its strategy and implementation.

Formation et compétences requises :
– PhD/Master’s/Engineering degree in Computational Biology, Bioinformatics, Computer Science, Applied Mathematics, Biostatistics, or related fields
– At least 10 years of experience in a biomedical research institute and/or industry in computational biology, biostatistics, applied mathematics, or bioinformatics
– Proven expertise in deep learning, algorithmic approaches, and mathematical modeling applied to genomics
– Knowledge and experience in software development and best practices
– Strong leadership experience in group and/or project management in a complex organization; experience mentoring students
– Fluency in French and English, with experience working in multilingual environments
– Creativity and innovation
– Collaborative mindset, ability to manage complex and ambiguous situations
– Focus on professional development of team members

Adresse d’emploi :
25 rue du Docteur Roux, 75015 Paris

Document attaché : 202502281117_Permanent research engineer position as Head of Hub Algorithmics & AI pole – Research – Institut Pasteur.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : Télécom SudParis – Laboratoire SAMOVAR
Durée : CDI
Contact : djamel.belaid@telecom-sudparis.eu
Date limite de publication : 2025-04-18

Contexte :

Sujet :
Télécom SudParis,
Ecole de l’Institut Mines-Télécom (IMT) et
Membre de l’Institut Polytechnique de Paris (IP Paris)

Télécom SudParis recrute un(e) Maître(sse) de Conférences en informatique.

La fiche de poste ainsi que le lien pour candidater sont accessibles ici :
https://institutminestelecom.recruitee.com/o/maitre-de-conferences-en-informatique-cdi

Date limite de dépôt des candidatures : 18 avril 2025
Date prévue pour le début du contrat : Septembre 2025 (flexible)
Localisation du poste : Evry-Courcouronnes (91), France (avec des déplacements possibles à Palaiseau, France)

Contacts : Djamel Belaïd (djamel.belaid@telecom-sudparis.eu),
Sophie Chabridon (sophie.chabridon@telecom-sudparis.eu),
Walid Gaaloul (walid.gaaloul@telecom-sudparis.eu),
Gaël Thomas (gael.thomas@inria.fr)

Merci de relayer l’annonce auprès de vos contacts potentiellement intéressés.

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Télécom SudParis is hiring an assistant/associate Professor (Maître de Conférences) in Computer Science.

The job description and the link to apply are available here:
https://institutminestelecom.recruitee.com/l/en/o/maitre-de-conferences-en-informatique-cdi

Application deadline: April 18, 2025
Expected starting date: September 2025 (flexible)
Job location : Evry-Courcouronnes (91), France (with possible trips to Palaiseau, France)

Main contacts: Djamel Belaïd (djamel.belaid@telecom-sudparis.eu),
Sophie Chabridon (sophie.chabridon@telecom-sudparis.eu),
Walid Gaaloul (walid.gaaloul@telecom-sudparis.eu),
Gaël Thomas (gael.thomas@inria.fr)

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Évry/Palaiseau (91 – France)

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

Laboratoire/Entreprise : LIMOS
Durée : 1 mois
Contact : ftoumani@isima.fr
Date limite de publication : 2025-04-21

Contexte :

Sujet :
Les 3 postes MCF suivants sont ouverts au recrutement au LIMOS à l’Université Clermont Auvergne :

Poste MCF 0855 ISIMA/LIMOS – Optimisation combinatoire et recherche op. ou gestion de données et IA (https://limos.fr/news_job/64)

Poste MCF 1128 ISIMA/LIMOS – Sécurité informatique, cyber sécurité (https://limos.fr/news_job/65)

Poste MCF 0027 IUT CA/LIMOS – Génie logiciel et programmation orientée objet (https://limos.fr/news_job/63)

Des informations supplémentaires sont disponibles sur le site du laboratoire : https://limos.fr/

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
LIMOS, Université Clermont Auvergne

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

Laboratoire/Entreprise : GREYC (Caen) or LIFAT (Tours)
Durée : 6 to 9 months
Contact : nicolas.ragot@univ-tours.fr
Date limite de publication : 2025-04-22

Contexte :
French ANR CoDeGNN project (https://www.normastic.fr/projet-anr-codegnn/)

Sujet :
The subject of the postdoc is relatively open, depending on the experience of the candidate and the interests of the research team in the field. We currently expect to work on the following topics:
‒ Pooling operations adapted to dynamic graphs, as a continuation of the work realized for static
graphs during the CoDeGNN project
‒ Dynamic graph representations and autoencoders in the context of:
* anomaly detection on time series signals, based for example on benchmark datasets like MSL, SMAP, SMD…
* analysis and synthesis of 2-team sport games, with a 1st focus on the generation of game sub-sequences from the previous sub-sequences.
‒ Dynamic graph representations for spatiotemporal time series prediction on environmental data (air pollutants, groundwater level).
More details are given on request.

A candidate with its own subject on GNNs for dynamic graphs can also apply.

Profil du candidat :
‒ Ph.D. in Computer Science, Data Science, Electrical Engineering.

Formation et compétences requises :
‒ Required experience: GNN and dynamic graphs, computer vision and pattern recognition.
‒ Python, Pytorch or Tensorflow programming.

Adresse d’emploi :
The postdoc will take place in one of the following 2 laboratories:
‒ LIFAT, Tours, France
‒ GREYC, UMR CNRS – ENSICAEN – UNICAEN, Caen, France

Document attaché : 202503022203_Postdoc_position_GNN_Dynamic_Graphs.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : Laboratoire TSCF “Technologies et Systèmes d’inf
Durée : 18
Contact : francois.pinet@inrae.fr
Date limite de publication : 2025-04-22

Contexte :

Nous proposons un contrat de postdoctorat, pour 18 mois, en informatique / géomatique, au sein du laboratoire TSCF “Technologies et Systèmes d’information pour les agrosystèmes – Clermont-Ferrand” – https://tscf.clermont.hub.inrae.fr

Si vous êtes intéressé, merci de contacter rapidement : francois.pinet@inrae.fr

Sujet :
Le travail du ou de la postdoctorant(e) s’inscrira dans le projet ANR MUSCAA. L’objectif global du projet est de proposer des mécanismes prédictifs permettant d’adapter le comportement de robots mobiles évoluant en milieu agricole afin de garantir son intégrité et l’efficacité de la tâche à accomplir. Ces robots réalisent des travaux agricoles dans les champs de façon autonome. Ces tâches agricoles s’inscrivent dans le cadre des nouvelles pratiques issues de l’agroécologie, visant des systèmes de production multi-performants, bas carbone et bas intrants.

Les robots auront besoin d’avoir une cartographie sémantique de l’environnement (obstacles détectés, reliefs et configuration du terrain, propriétés et paramètres physiques, etc.). Le but du travail du ou de la postdoctorant(e) sera d’étudier l’état de l’art concernant les modèles de données pouvant permettre cette cartographie 2D/3D. Il devra concevoir et mettre en place un modèle de données, et l’optimiser pour les traitements qui seront développés dans le projet. Les relations spatiales 2D/3D des objets devront être modélisées ainsi que toutes informations sémantiques nécessaires. Des formalismes de relations spatiales pourront donc être choisis ou proposés. Dans le projet, ces données seront analysées par des techniques d’apprentissage profond et d’analyse spatiale.

Démarrage dès que possible en 2025.

Rémunération selon les grilles d’INRAE.

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :
Compétences recherchées : Titulaire d’un doctorat. Avoir des compétences en systèmes d’information géographique et/ou en base de données.

Adresse d’emploi :
Unité de recherche TSCF, INRAE, Campus des Cézeaux, 9 avenue Blaise Pascal, CS 20085, F-63178 Aubière

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

Laboratoire/Entreprise : IUT de Montreuil, Laboratoire LIASD
Durée : CDI
Contact : cataldi@iut.univ-paris8.fr
Date limite de publication : 2025-04-22

Contexte :
L’équipe “Espaces Intelligents de Données” basée à l’IUT de Montreuil est rattaché au Laboratoire d’Intelligence Artificielle et Sémantique des Données (LIASD) de l’Université Paris 8.
Voir les thèmes développés par EID à https://www.iut.univ-paris8.fr/Recherche/Informatique/axes_recherche1

Sujet :
Poste MCF en informatique

Profil du candidat :
1) enseignement
La personne recrutée interviendra au département Informatique de l’IUT de Montreuil qui comporte plusieurs
formations à savoir le Bachelor Universitaire de Technologies (BUT) en Informatique concernant les parcours
« Administration, Gestion et exploitation des données » et « Réalisation d’applications : conception,
développement, validation » (voir le site de l’IUT pour plus d’information sur les objectifs et les contenus de
cette formation). Les cours s’adressent à un public de futurs professionnels de l’informatique et de la gestion
de données massives. Les enseignements confiés au candidat concerneront principalement le BUT Informatique
(programme national disponible sur le site de l’IUT). Pour l’année universitaire 2024-2025, le candidat
interviendra prioritairement dans les ressources et les situations d’apprentissage et d’évaluation liées à
l’introduction aux développements d’applications web/Mobile, aux méthodologies de production
d’applications avec une démarche d’intégration continue, à la qualité du code, la sécurité des applications, à la
gestion et la conduite agile de projets, etc. Ces enseignements pourront évoluer en fonction des versions
successives du BUT Informatique, etc.
Le candidat.e prendra part aux activités pédagogiques du département : encadrement de projets, tutorat
d’apprentis et/ou de stagiaires, participation aux Conseils de département et réunions pédagogiques,
responsabilités administratives.
2) recherche
La personne recrutée sera partie prenante du développement des thématiques de recherche de l’axe « Espaces
Intelligente de Données » au sein de l’équipe du Laboratoire d’Informatique Avancée de Saint Denis (LIASD)
située à l’IUT de Montreuil dont la représentation et la gestion de données massives, le web sémantique, le
traitement linguistique. Ce poste concerne plus particulièrement la modélisation, la métamodélisation de
schémas hétérogènes, l’appariement de schémas, la mise en place semi-automatique des règles d’appariement
pour une meilleure interopérabilité des systèmes… Nous souhaitons mettre l’accent par ce recrutement sur les
modèles et méthodes liées au Web sémantique (notamment les ontologies) pour améliorer la gestion de
l’intégration des données ambiantes à partir de la construction (semi-)automatique de modèles et de
métamodèles et la génération de mappings. Dans ce cadre, la personne recrutée devra avoir des connaissances
dans les technologies liées au Web (RDF, OWL2, raisonneur, alignement d’ontologies, etc.).
Elle sera amenée à prendre rapidement en charges des encadrements de thèses/stages et à développer de
nouvelles activités collaboratives par des projets académiques et/ou industriels (ANR, CIFRE, etc.).

Formation et compétences requises :
Enseignement : Dev-full-stack, devSecOps, integration continue, devSecOps.
Recherche : technologies liées au Web (RDF, OWL2, raisonneur, alignement d’ontologies, etc.).

Adresse d’emploi :
IUT de Montreuil
Département Informatique
140 rue de la Nouvelle France
93100 Montreuil

Document attaché : 202503041514_posteMCF1122_IUTMontreuil_INFORMATIQUE.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : IUT de Montreuil, Laboratoire LIASD, équipe EID
Durée : CDI
Contact : a.bossard@iut.univ-paris8.fr
Date limite de publication : 2025-04-22

Contexte :
L’équipe “Espaces Intelligents de Données” basée à l’IUT de Montreuil est rattaché au Laboratoire d’Intelligence Artificielle et Sémantique des Données (LIASD) de l’Université Paris 8.
Voir les thèmes développés par EID à https://www.iut.univ-paris8.fr/Recherche/Informatique/axes_recherche1

Sujet :
Profil MCF en informatique

Profil du candidat :
1) enseignement
La personne recrutée interviendra au département Informatique de l’IUT de Montreuil qui comporte plusieurs
formations à savoir le Bachelor Universitaire de Technologies (BUT) en Informatique concernant les parcours
« Administration, Gestion et exploitation des données » et « Réalisation d’applications : conception,
développement, validation » (voir le site de l’IUT pour plus d’information sur les objectifs et les contenus de
cette formation). Les cours s’adressent à un public de futurs professionnels de l’informatique et de la gestion
de données massives. Les enseignements confiés au candidat concerneront principalement le BUT Informatique
(programme national disponible sur le site de l’IUT). Le candidat.e interviendra prioritairement dans les
ressources et les situations d’apprentissage et d’évaluation liées à aux bases de données (relationnelles, NoSQL,
etc.), à la conception et au développement de systèmes d’information, à la gestion et la conduite agile de
projets, etc. Ces enseignements pourront évoluer en fonction des versions successives du BUT Informatique,
etc.
Le candidat.e prendra part aux activités pédagogiques du département : encadrement de projets, tutorat
d’apprentis et/ou de stagiaires, participation aux Conseils de département et réunions pédagogiques,
responsabilités administratives.
2) recherche
La personne recrutée sera partie prenante du développement des thématiques de recherche de l’axe « Espaces
Intelligente de Données » au sein de l’équipe du Laboratoire d’Informatique Avancée de Saint Denis (LIASD)
située à l’IUT de Montreuil dont la représentation et la gestion de données massives, le web sémantique, le
traitement linguistique.
Elle sera amenée à prendre rapidement en charges des encadrements de thèses/stages et à développer de
nouvelles activités collaboratives par des projets académiques et/ou industriels (ANR, CIFRE, etc.).

Formation et compétences requises :
Enseignement : Modélisation de BD, gestion de BD, NoSQL, Système d’information, développement.

Research: Data Semantic, inconsistency, multimodal graphs, LOD.

Adresse d’emploi :
IUT de Montreuil
Département Informatique
140 rue de la Nouvelle France
93100 Montreuil

Document attaché : 202503041518_posteMCF1123_IUTMontreuil_INFORMATIQUE.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : Mines Saint-Etienne
Durée : CDI
Contact : leriche@emse.fr
Date limite de publication : 2025-04-22

Contexte :
Ce recrutement vise à renforcer les compétences de Mines Saint-Etienne dans le domaine de la science des données, de l’apprentissage statistique ou de l’optimisation.
Un positionnement des travaux de recherche au sein de l’Institut Fayol des Mines Saint-Etienne sera apprécié.

Sujet :
Sur l’aspect formation : Concevoir et animer des enseignements novateurs dans les domaines des probabilités et statistiques, de la science des données et des mathématiques appliquées, adaptés aux défis contemporains, pour former des ingénieurs au sein des cursus du cycle Ingénieur Civil des Mines et en formation continue. Les enseignements pourront également concerner d’autres domaines, comme l’optimisation, la recherche opérationnelle, les statistiques industrielles, les méthodes de prévision, l’apprentissage statistique, les jumeaux numériques ou l’analyse multicritère.

Sur l’aspect recherche : Mener des travaux originaux et à fort impact dans le domaine de la science des données, de l’apprentissage automatique ou de l’optimisation, valorisés par des publications scientifiques reconnues. Les compétences attendues visent à renforcer les activités de recherche existantes, comme par exemple les travaux en sciences de données et apprentissage à partir de données complexes (données hétérogènes, séries temporelles, données imprécises ou incertaines, …), ceux en optimisation sous incertitude et notamment stochastique ou dynamique, ou ceux sur le développement de jumeaux numériques interopérables et adaptés aux usages (diagnostic, optimisation de la performance, impact environnemental, …).

Plus de détails : https://institutminestelecom.recruitee.com/o/enseignante-chercheure-maitre-de-conferences-cdi-specialite-science-des-donnees-apprentissage-statistique-ou-optimisation-2

Profil du candidat :
ous êtes titulaire d’un doctorat (ou PhD) en informatique, mathématiques appliquées ou génie industriel (sections CNU n°27, n°26, n°61) ou équivalent.

Formation et compétences requises :
• Des compétences scientifiques en Science des données, Apprentissage ou Optimisation.
• Une expérience confirmée en enseignement (second ou troisième cycle).
• Une expertise avérée en publication scientifique et valorisation de la recherche.
• Une maîtrise de l’anglais (niveau C1) et idéalement, une expérience internationale

Adresse d’emploi :
Institut Fayol aux Mines de Saint-Etienne