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Laboratoire/Entreprise : UMR INRA – MISTEA
Durée : 6 mois avec possibilité de prolongation
Contact : mistea.emploi@supagro.inra.fr
Date limite de publication : 2016-01-30

Contexte :
L’INRA, au sein de l’unité de recherche MISTEA (Mathématiques Informatique STatistiques pour l’Environnement et l’Agronomie), recherche plusieurs profils d’informaticiens (Bac +5) pour gérer, traiter et analyser des données scientifiques massives.

Sujet :
La personne recrutée aura en charge la réalisation et la mise en place de développements logiciels et d’applications Web en concertation avec le responsable du projet.

Profil du candidat :
– Systèmes d’Information (PostgreSQL, MongoDB, PHP, JavaScript, HTML5, etc.)
– Web Sémantique (RDF/S, OWL, SPARQL, etc.)
– Web API, RESTful,
– Développement Android, iOS
– Développement R (R, Rshiny, htmlwidgets, etc.)

Autres compétences
– Aimer le travail en équipe et les interactions avec des utilisateurs,
– Intérêt pour le domaine des sciences du vivant,
– Avoir le souci de la qualité et l’aspect opérationnel de son travail. a

Formation et compétences requises :
Bac+5 informatique

Adresse d’emploi :
Montpellier, UMR MISTEA (bât. 29), 2 place Viala 34060 Montpellier

Document attaché : annoncecdd-mistea.pdf

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Laboratoire/Entreprise : CEA LIST (DM2I/LADIS)
Durée : 12 mois
Contact : lorene.allano@cea.fr
Date limite de publication : 2016-02-01

Contexte :
Le CEA LIST (http://www-list.cea.fr/) est un centre d’innovation et de recherche technologique atour aux nouvelles technologies de l’information et de la communication. Le CEA LIST est basé sur le plateau de Saclay et appartient à l’université Paris Saclay. Au sein du CEA LIST, notre laboratoire est dédié aux Data Analytics et aux Big Data.

Sujet :
Méthodes d’optimisation combinatoire sur architecture distribuée pour la reconstruction de génome.

Pour ce contrat postdoctoral de 12 mois, nous recherchons un docteur en informatique autonome et motivé par les nouvelles technologies et les architectures Big Data appliquées aux données génomiques. Dans le cadre d’un projet de recherche translationnelle en Santé en partenariat avec l’institut de Génomique (CEA – Evry), l’objectif de ce postdoc est de développer une méthode de reconstruction du génome basée sur des références multiples dans un environnement de type MapReduce.

Profil du candidat :
Docteur en informatique ou bioinformatique

Formation et compétences requises :
Spark, Hadoop, MapReduce, GraphX, HDFS, optimisation combinatoire, graphes, données génomiques La connaissance des outils de traitement et des données génomiques est un plus.

Adresse d’emploi :
centre de Saclay – Digiteo Labs
DM2I / LADIS – PC 192
91191 Gif sur Yvette Cedex
http://www-list.cea.fr/

Document attaché :

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Laboratoire/Entreprise : INRIA Grenoble Rhone Alpes
Durée : 2 ans
Contact : florence.forbes@inria.fr
Date limite de publication : 2016-02-01

Contexte :
The candidate will be based mainly at INRIA team Mistis (Statistics) in Grenoble, France
Head : Florence Forbes (florence.forbes@inria.fr)
Web site: http://mistis.inrialpes.fr/

The work is also joint with two companies ACOEM (\http://www.acoemgroup.fr) and HIKOB (http://hikob.com) and regular visits to the partners in Lyon are expected.

Sujet :
This project is at the intersection of data fusion, statistics, machine learning and acoustic signal processing.
The general context is the surveillance and monitoring of a zone acoustic state from data acquired at a continuous rate by a set of sensors that are potentially mobile and of different nature.

The overall objective is to develop a prototype for surveillance and monitoring that is able to combine multi sensor data coming from acoustic sensors (microphones and antennas) and optical sensors (infrared cameras) and to distribute the processing to multiple algorithmic blocs.

Profil du candidat :
We look for candidates strongly motivated by challenging research topics.

Formation et compétences requises :
The applicant should have good background in image and signal processing, statistics. Required knowledge includes ideally Bayesian statistics, Bayesian networks, EM algorithm, mixture models, graphical models. Regarding software development, good programming skills are expected. The Matlab or C languages are possible. The successful candidate should have good oral and writing communication skills in English.

Additional information:

To apply Send also an email to Florence Forbes (florence.forbes@inria.fr) with: – A resume – An intention letter – recommendation letters or references

Key-words: Image and signal processing, Statistics, Bayesian analysis, Data fusion, Multi sensor data, EM, mixture models, graphical models.

Adresse d’emploi :
INRIA Grenoble

655 av de L’europe

38334 Saint Ismier Cedex
Francr

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Laboratoire/Entreprise : LIP6
Durée : Permanent
Contact : Jean-Claude.Bajard@lip6.fr
Date limite de publication : 2016-02-17

Contexte :
Le LIP6, Unité Mixte de Recherche de l’Université Pierre et Marie Curie et du Centre National de la Recherche
Scientifique, UMR 7606 UPMC – CNRS, est un laboratoire de recherche en informatique se consacrant à la
modélisation et la résolution de problèmes fondamentaux motivés par les applications, ainsi qu’à la mise en
œuvre et la validation des solutions au travers de partenariats académiques et industriels.
Les axes fédérateurs sont :
– sûreté, sécurité, fiabilité ;
– science des données, intelligence et optimisation ;
– objets communicants.
1Le LIP6 répond à ces challenges à différents niveaux thématiques au sein de ses 6 départements.
Le profil recherche se décline en fonction de l’équipe d’accueil de la façon suivante:

Sujet :
SYSTEME :
Plusieurs équipes concernées, le profil entre dans l’axe fort du LIP6 “Objets communiquants”, Enseignement master
“Système” (SAR)/ “e-santé” (SESI)
– REGAL : le candidat pourra s’intégrer dans les activités de recherche de l’équipe Regal autour des thématiques
suivantes : les grands systèmes (Cloud, Réseaux dynamiques), la tolérance aux fautes et la gestion de données
massives réparties.
– Whisper : Les travaux de l’équipe Whisper se situent dans l’axe Fiabilité du LIP6 et l’une de nos actions majeures
relève de l’amélioration de la qualité du système d’exploitation Linux. Les permanents de l’équipe Whisper en
majorité des chercheurs estiment important de renforcer son contact avec les étudiants avec le recrutement
d’enseignants-chercheurs.
– AlSoC : Nous désirons renforcer nos actions de recherche sur l’interaction entre les architectures des systèmes
embarqués et les applications, avec la prise en compte de contraintes fortes pour les objets communicants telles
que la sécurité, la faible consommation d’énergie ou les ressources limitées. Les compétences recherchées
concernent les systèmes embarqués et reconfigurables.
SÉCURITÉ :
Plusieurs équipes concernées, le profil entre dans l’axe fort du LIP6 “Sécurité, Fiabilité, Sûreté”, Enseignement en
master Sécurité, Calcul Haute Performance…
– MOVE : L’équipe MoVe est moteur en vérification par model-checking de systèmes complexes, incluant des
aspects à la fois qualitatifs et quantitatifs.
L’équipe cherche à développer ses thèmes de recherche plus récents centrés sur la vérification quantitative, la
synthèse et le contrôle.
– POLSYS : est leader dans la conception d’algorithmes HP pour la résolution des systèmes polynomiaux et leurs
applications notamment en cryptographie. L’émergence de nouveaux défis liés aux actions de transfert en cours
(startup) impose d’élargir et renforcer notre corpus méthodologique (algorithmes fondamentaux).
– PEQUAN : La thématique principale de l’équipe PEQUAN concerne l’arithmétique des ordinateurs et en
particulier le calcul numérique certifié. L’équipe souhaite renforcer cette thématique prioritaire car c’est dans ce
domaine que des départs risquent de se produire très prochainement.
– PHARE : L’équipe PHARE souhaite recruter un maître de conférences avec un profil “Haute sécurité des
protocoles réseaux et de leurs applications” pour la campagne 2016 car c’est un axe de recherche important de
l’équipe que nous voulons renforcer.
ALGORITHMES:
Profil transversal plusieurs équipes concernées,
– RO: Un explosion de nouveaux résultats en optimisation combinatoire a commencée il y a une cinquantaine
d’années, et s’ouvre continuellement à des problèmes de la vie courante. L’équipe Recherche Opérationnelle
souhaiterait accueillir un nouveau/une nouvelle maître de conférence actif dans ce domaine, avec une culture
large dans les techniques d’optimisation.
– Complex Networks: L’équipe Complex Networks est moteur sur les graphes de terrain en France (réseaux
sociaux, internet, web, …). Pour mener son activité qui est intense, l’équipe a besoin d’être renforcée (4
permanents). L’équipe a une approche originale de l’algorithmique intégrant de nombreux aspects pratiques. Les
défis sont nombreux et soulèvent d’importantes questions fondamentales et applicatives.
– APR : L’équipe APR est composée d’une thématique Programmation et d’une thématique Algorithmique.
L’équipe a une forte activité, à la fois en termes de publications, d’organisations de conférences et de
participation à des contrats. L’équipe souhaite renforcer son activité sur la thématique Algorithmique, en
particulier pour l’étude quantitative de systèmes concurrents et la génération aléatoire d’exécutions.

Profil du candidat :
Le candidat devra s’intégrer dans au moins l’une des trois thématiques Systèmes, Sécurité, Algorithmique.

Formation et compétences requises :
Voir la fiche de poste

Adresse d’emploi :
LIP6 – Université Pierre et Marie Curie (jussieu)
Paris

Document attaché : 27mcf2899-4339.pdf

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Laboratoire/Entreprise : The Royal Childrens Hospital Melbourne (RCH)
Durée : 12 mois
Contact : Morgan.Sangeux@rch.org.au
Date limite de publication : 2016-02-18

Contexte :
We are seeking a full time Research Officer on a 12 month contract to join the Gait Lab & Orthopaedics Research Group. The successful applicant will support the project with a computer-aided decision system for gait analysis, recently funded by the National Health & Medical Research Council. This project aims to build a computational tool to diagnose gait impairments automatically and predict the outcomes of surgical treatments. The tool will be supported by gait data from The Royal Childrens Hospital Melbourne (RCH).

Sujet :
The successful applicant will support the project with a computer-aided decision system for gait analysis, recently funded by the National Health & Medical Research Council.

The successful applicant will be responsible for:

– Developing methods to extract and learn features from gait kinematic data, associate these features with additional clinical data and physical examination and link these features with clinical decisions about gait impairments and outcomes pre-/post-surgery
– Implementing the methods in a tool designed to help clinicians with day to day decisions
– Disseminating the research outcomes through presentations at international conferences and scientific publications

Profil du candidat :
A tertiary qualification in BSc/Honours/Masters computer science/informatics, statistics or related discipline, a relevant PhD and an appropriate level of expertise gained from a combination of experience and training

Formation et compétences requises :
– Excellent knowledge and practical experience with machine learning and pattern recognition algorithms, in particular in relation with the analysis of curves (functional data analysis) or time series
– Excellent knowledge and experience in Matlab, R or Python to implement the algorithms
– Excellent knowledge and experience with database environments (MySQL)
– Demonstrated ability to present research outcomes at international conferences and write high quality scientific publications
Interests in gait analysis, biomechanics and clinical sciences
– Experience in gait analysis is highly desirable but not strictly required

Adresse d’emploi :
Closing date: Thursday 18th February 2016.
The Royal Childrens Hospital Melbourne (RCH)
Melbourne, Australia

For more information on this role, please contact Morgan Sangeux on 03 9345 6792
Position Reference: 4985/2016
Salary: Research Officer Level A Step 1 $82,397 plus Super

Document attaché : pd49852016.pdf

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Laboratoire/Entreprise : MATIS / IGN
Durée : 21 mois
Contact : david.vandergucht@ign.fr
Date limite de publication : 2016-02-19

Contexte :
Dans le cadre du projet européen Things2Do (call KET ENIAC, aide 120M€, 2014-2017) qui réunit 45 partenaires européens multidisciplinaires, industriels comme académiques, autour du domaine des nanotechnologies et de leurs applications, ces deux laboratoires contribuent à l’étude et au développement d’un système de vision portable et léger pour l’aide à la navigation pédestre dans la ville, en partenariat avec le Commissariat à l’Énergie atomique (CEA).

Pendant quatre ans, une équipe d’une quinzaine de chercheurs et ingénieur étudie à l’IGN le design d’une caméra intelligente à base d’une architecture FD-SOI et les techniques d’analyse d’images et de vision par ordinateur évoluées qui seront embarquées sur cette architecture. Un objectif clé à atteindre est l’estimation de pose, qui devra fournir une localisation et une orientation très précise du système mobile en temps réel.

Cadre
Le service de la recherche de l’institut national de l’information géographique et forestière (IGN) est composé de quatre laboratoires, dont deux, le MATIS et le LOEMI, sont spécialisés dans les domaines de la vision par ordinateur, photogrammétrie, analyse d’images, modélisation 3D et télédétection pour le MATIS, et en instrumentation optique et électronique d’observation et de mesure pour le LOEMI. Ces deux laboratoires totalisent une cinquantaine de chercheurs reconnus dans ces domaines.
L’IGN est un institut public situé à Saint-Mandé, métro ligne 1 ou RER Vincennes. L’établissement est accolé au bois de Vincennes, dispose d’un restaurant d’entreprise et d’un CE offrant de nombreux services, dont une offre sportive très large. Des formations professionnelles courtes sont possibles dans le cadre de ce CDD via l’École Nationale Des Sciences Géographiques.

Sujet :
Sous la supervision du chef de projet et en interaction étroite avec les équipes de chercheurs et ingénieurs du MATIS et du LOEMI, vous participerez à la réalisation d’un système de géolocalisation portable basé image sur un système embarqué léger.

L’objectif de cette mission est de développer un outil de détection d’objets dans des images, afin d’alimenter un algorithme de localisation basé sur l’analyse sémantique d’une image et la comparaison avec un référentiel d’objets géolocalisés.
L’algorithme de localisation s’appuie sur l’indexation de signatures d’objets sémantiques détectés au préalable (amers visuels ou autres) dans un ensemble d’objets géoréférencés à grande échelle.

Cette mission cible principalement la partie “détection d’objets” dans l’image par apprentissage automatique. En partenariat avec l’équipe de recherche travaillant sur la partie “indexation de signatures d’objets”, l’ingénieur devra :
* Évaluer les différents types d’amers à détecter.
* Réaliser un état de l’art sur les différentes approches de détection d’objets par apprentissage (notamment les réseaux neuronaux convolutionnels – CNN).
* Mettre en place un système de détection d’objets, sous la forme d’une maquette dans un premier temps, puis sous la forme d’une application mobile.
* Assister l’équipe de chercheurs dans la mise en place et l’optimisation du système de recherche dans le référentiel d’objets, notamment par la création et le lancement de tâches de calculs préparatoires sur un jeu de donnée volumineux et une infrastructure de calcul répartie.

Profil du candidat :
Localisation basée image, analyse d’image, vision par ordinateur, système embarqué, machine learning, neural network, CNN, deep learning.

Formation et compétences requises :
Formation de haut niveau en informatique (ingénieur grande école et/ou doctorat).

Adresse d’emploi :
Lieu
IGN, Saint-Mandé (limitrophe Paris, métro ligne 1, bois de Vincennes).
Candidature
Avant le 19/02/2015, envoyer par email au contact, dans un seul fichier PDF :
Un CV détaillé avec la description des projets réalisés
Une lettre de motivation centrée sur l’offre
3 lettres de recommandation avec les informations de contact
Contact
David Vandergucht, Chef de projet IGN, david.vandergucht(at)ign.fr

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Laboratoire/Entreprise : MATIS/ Institut National de l’Information Géographique et Forestière
Durée : 21 months
Contact : david.vandergucht@ign.fr
Date limite de publication : 2016-02-19

Contexte :
This Postdoctoral position takes place within the scope of a large-scale European Project: Things2Do (call KET-ENIAC 2013-2). This project aims at building a design and development ecosystem to support the deployment of a new semiconductor technology: FDSOI. This technology allows to build computer chips with smaller transistor size and lower power consumption, enabling more powerful yet energy efficient wearable smart devices.

The French Mapping Agency (IGN) contributes to this project through two of its five research laboratory (MATIS and LOEMI labs) by developing a wearable demonstrator running on FDSOI, designed for image-based localization.

Wearable localization system like smartphones usually make use of GPS or radio signal to find a position that may not be very accurate in urban environment because of noise or signal masking. This project aims at providing an accurate positioning solution exploiting the image stream from a wearable device camera (smart glasses) matched against a precisely geolocalized large scale image database, acquired using a mobile mapping vehicle called Stereopolis and developed in the MATIS laboratory [3].

The images acquired by the wearable system can be registered by first matching visual relevant features between both data sets using a CBIR approach, and second by integrating these matches into a bundle adjustment process. The MATIS already has some experience and tools on the matching of visual landmarks (e.g. road markings and road signs) and on bundle adjustment for robust registration and reconstruction of 3D visual landmarks from multiple view imagery with sub-decimeter absolute accuracy [1] [2].

MATIS Laboratory
The MATIS laboratory of the IGN (French national mapping agency – Ministry of Ecology, Sustainable Development and Energy), is one of the leading laboratories in photogrammetric computer vision, image analysis and remote sensing applied to geospatial imagery and ground-based imagery (e.g., provided by mobile mapping systems). It is composed of 30 researchers, including 19 permanent researchers. The MATIS laboratory has been involved in 3D data collection for 3D city modeling for twenty years, and makes use of several distinct methods that have been developed during this period. For more information about the MATIS please visit our website.

Sujet :
This postdoc position will focus on the CBIR part of the process. He (she) will follow previous research works aiming to create a geo localization system based on semantic analysis of an image and comparison with a geolocalized object dataset.
Starting from a preliminary approach based on the indexing of the signatures of already detected semantic objects (visual landmarks or others) within a large scale geolocalized object dataset, this postdoc will focus on:
the study and improvement of the descriptors which produce visual object signatures dedicated to image localization,
the study and structuring of the signatures to perform fast retrieval in a large dataset through the distributed computing infrastructure available in the project,
the management of several experiments to evaluate the proposal in realistic conditions, e.g. evaluating the impact of signature degradation (partial signature, false detections…), evaluating the relative importance of landmark categories used for pose estimation, assessment of the impact of landmark density per square kilometer in the dataset, etc.

The system will be used on a mobile and wearable image based localization system associated with a distributed computing infrastructure (“cloud”), but may also be used directly on the mobile device with a smaller dataset. With the support of a team of researchers involved in the project, this postdoc will be assisted by an engineer whose missions concern the development of visual landmark detection tools and the interaction with the distributed computing infrastructure. References

[1] L. Wei, B. Soheilian, V. Gouet-Brunet. Augmenting vehicle localization accuracy with cameras and 3D road infrastructure database. ECCV workshop on Computer Vision in Vehicle Technology 2014, Zurich, Switzerland, September 6-12, 2014.

[2] X. Qu, B. Soheilian, N. Paparoditis. Vehicle localization using mono-camera and geo-referenced traffic signs. IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV2015), Seoul, South Korea, 28 June – 1st July 2015.

[3] N. Paparoditis, J.-P. Papelard, B. Cannelle, A. Devaux, B. Soheilian, N. David, E. Houzay. Stereopolis II: A multi-purpose and multi-sensor 3D mobile mapping system for street visualisation and 3D metrology. Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection 200: 69-79, October 2012.

Profil du candidat :
The candidate should have a PhD degree in CBIR, computer vision or photogrammetry, with experiences and interest in image management at large scale.
­Good knowledge of programming language (C++) is mandatory.
­Prior knowledge and experience in the fields of pose estimation will be a plus.
­Good spoken and written English. Knowledge of French would be useful.

Formation et compétences requises :
PhD degree in Content Based Image Retrival

Adresse d’emploi :
Organization
Location: MATIS laboratory of the IGN, Saint­-Mandé, Paris, France (metro Saint-Mande, line 1).
Salary: around 2200 € per month (net income), according to experience. The position is a salaried employment with the right to social benefits and paid vacations.
Duration: 21 months, to start at the end of March 2016.

Application procedure
Send by email in a single pdf file to the contacts:

a cover letter describing how your research experience is relevant to the position and how you could contribute to the suject,
recommendation letters or names of 2 referees,
a resume (including a summary of the thesis and a full list of publications).
Contacts
­David Vandergucht
Valérie Gouet ­Brunet
Bahman Soheilian

Phone: 00 33 1 43 98 80 00 + 7566 E­mail: david.vandergucht(at)ign.fr
Phone: 00 33 1 43 98 62 10 E­mail: valerie.gouet(at)ign.fr
Phone: 00 33 1 43 98 84 29 E­mail: bahman.soheilian(at)ign.fr
Deadline
February 19th, 2016

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Laboratoire/Entreprise : CNRS UMR6072 GREYC – Université de Caen Normandie
Durée : 4 mois
Contact : francois.rioult@unicaen.fr
Date limite de publication : 2016-02-20

Contexte :
Big Tennis Data a pour point de départ un constat : la multiplication
récente des outils de capture de la performance sportive permet
d’accéder aujourd’hui à des masses de données considérables sur les
performances sportives qui pourtant restent à ce jour assez peu
exploitées. Ce projet vise à développer des moyens d’extraire de ces
masses de données des informations pertinentes pour la compréhension
d’un rapport de force et exploitables par les acteurs du monde sportif
(entraîneurs, joueurs, concepteurs de matériel, médias, etc.).

Sujet :
Le projet Big Tennis Data vise à la quantification
du rapport de force dans les duels de tennis professionnel.

Big Tennis Data a pour point de départ un constat : la multiplication
récente des outils de capture de la performance sportive permet
d’accéder aujourd’hui à des masses de données considérables sur les
performances sportives qui pourtant restent à ce jour assez peu
exploitées. Ce projet vise à développer des moyens d’extraire de ces
masses de données des informations pertinentes pour la compréhension
d’un rapport de force et exploitables par les acteurs du monde sportif
(entraîneurs, joueurs, concepteurs de matériel, médias, etc.).

L’exploitation de données en provenance du système Hawk-Eye constitue
la force et le défi de ce projet. Collectées par des systèmes
multi-caméras reportant la trajectoire des balles et des joueurs/ses,
elles permettront d’étudier la dynamique du duel entre deux
joueurs/ses au cours d’un échange, d’un jeu, d’un match, d’une saison,
etc. Du fait de la volumétrie des données (600 000 trajectoires à
analyser), il y a dans ce projet un défi pour l’analyse de grandes
masses de données (Big Data).

Le cœur du projet nécessite de formaliser des méthodes
d’enrichissement des données mécaniques afin de caractériser le
rapport de force, puis d’extraire des descripteurs pertinents de ce
rapport de force.

Profil du candidat :
Analyse de données / statistiques, apprentissage automatique, Big Data.
Une bonne connaissance du tennis serait appréciée.

Formation et compétences requises :
ingénieur / post-doc en informatique.

Adresse d’emploi :
Caen Campus 2

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Laboratoire/Entreprise : Lancaster’s Data Science Institute
Durée : Permanent
Contact : n.a.davies@lancaster.ac.uk
Date limite de publication : 2016-02-29

Contexte :
Lectureship in Data Science x3

50th Anniversary Lectureships – Data Science
Salary: £33,574 to £46,414
Closing Date: Monday 29 February 2016
Interview Date: To be confirmed
Reference: AL17
As part of a major investment in Data Science we are seeking applications from outstanding individuals for three new academic positions in Lancaster’s Data Science Institute. This is an opportunity to join a world-leading community of researchers at an exciting time. Data Science is a key area of growth for Lancaster University and is founded on historic strengths in Computer Science, Statistics and Operational Research coupled with an outstanding track record in multidisciplinary research.

Sujet :
The posts form part of strategic investment that has seen the University make a substantial commitment in the form of over 15 new data science related academic positions in the last 12 months.Together with more than 70 academics with existing expertise at Lancaster, these positions are a key part of the new world-class, multidisciplinary Data Science Institute that is starting to set the global standard for an interdisciplinary approach to contemporary data-driven research challenges in areas including data and society, health, and the environment. Appointments will help play a key role in shaping this exciting new initiative.

For an informal discussion about these posts, please contact Professor Nigel Davies (+44 1524 510327, email: n.a.davies@lancaster.ac.uk) or Professor Idris Eckley (tel +44 1524 593066, email: i.eckley@lancaster.ac.uk).

For further information about Data Science activities at Lancaster please refer to http://www.lancaster.ac.uk/dsi.

Profil du candidat :
Applications are particularly encouraged from those who can make significant contributions in one of the following key areas of Data Science:

Trust, privacy and ethics of data
Data visualisation
On-line inference
Novel systems architectures for data science
The posts are available at grades 7 and 8 (Lecturer, equivalent to Assistant Professor), according to the experience and research track-record of the successful candidates.

Formation et compétences requises :
https://hr-jobs.lancs.ac.uk/Upload/vacancies/files/3020/AL17%20-%20PS.pdf

Adresse d’emploi :
For further information about Data Science activities at Lancaster please refer to http://www.lancaster.ac.uk/dsi.

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Laboratoire/Entreprise : ICube
Durée : 9 mois
Contact : nicolas.lachiche@unistra.fr
Date limite de publication : 2016-03-15

Contexte :
One postdoctoral position on versatile models for relational data and unsupervised learning tasks is available at the university of Strasbourg, France, to perform high-quality research on the REFRAME project (Rethinking the Essence, Flexibility and Reusability of Advanced Model Exploitation) granted under the CHIST-ERA 2011 call to a consortium consisting of the University of Bristol (project coordinator), Polytechnic University of Valencia and the University of Strasbourg.

Sujet :
The overall aim of the project is to develop an innovative and principled approach to knowledge reuse which will allow a range of known machine learning and data mining techniques to anticipate and deal with common contextual changes. The approach is based around the new notion of model reframing, which can be applied to inputs (features), outputs (predictions) or parts of models (patterns), in this way generalising, integrating and broadening the more traditional and diverse notions of model adjustment in machine learning and data mining. The ultimate goal of the project is to provide a much better understanding of the issues involved in the generation and deployment of a model for different contexts, as well as the development of tools which ease the extraction, reuse, exchange and adaptation of knowledge for a wide spectrum of operating contexts. To find out more about the project, visit http://www.reframe-d2k.org.

Profil du candidat :
The postdoctoral fellow will contribute to works on generalising ROC analysis to new context changes, in particular on relational data and on unsupervised learning tasks. Part of the work will concern the validation campaigns, in particular preparing datasets for challenges, setting up and running experiments, and integrating our algorithms in a collaborative platform.

Formation et compétences requises :
We are looking for a post-doctoral fellow with a relevant background in data mining or machine learning, with experience in cost-sensitive learning/imbalanced data, or in a related area, such as concept drift, data shift, transfer learning or domain adaptation. An experience on real application or in relational data mining/inductive logic programming/statistical relational learning could be useful. French speaking is not mandatory for work.

Adresse d’emploi :
The position is available immediately, until September 2016.

Applications should be submitted as soon as possible, and will be considered until the position is filled. Enquiries and applications, including CV and references, must be sent to Nicolas Lachiche .

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Laboratoire/Entreprise : ICUBE
Durée : indéterminée
Contact : gancarski@unistra.fr
Date limite de publication : 2016-03-21

Contexte :
Un poste de Professeur.e en Informatique à l’IUT Robert Schumann – Université de Strasbourg est publié au concours 2016.

http://icube.unistra.fr/offres-demploi/postes-ouverts-aux-concours/

Sujet :

Deux profils correspondant à une intégration dans au sein du laboratoire ICube
Les 2 thèmes privilégiés sont :
* Informatique graphique (intégration dans l’équipe IGG)
* Apprentissage et Fouille de données – Ingénierie des Connaissances (intégration dans l’équipe SDC)

Le classement des candidats se fera d’abord selon la qualité des dossiers. A qualité équivalente, le profil IGG sera favorisé

Profil du candidat :
Recherche :
* Informatique Graphique (contacter : dominique.bechmann@unistra.fr)
OU
* Fouille de données et ingénierie des connaissances (contacter : pierre.gancarski@unistra.fr)

Enseignement :
* Architecture, système et réseau – niveau IUT 2 (contacter : pierre.gancarski@unistra.fr)

Formation et compétences requises :
Qualification 27e section fortement souhaitée.

Sensibilisation à l’enseignement et aux charges administratives/pédagogiques en IUT.

Capacité à créer et gérer des projets étudiants IUT.

Adresse d’emploi :
IUT Robert Schuman (Enseignement)
ICube Illkirch (Recherche)

Les deux bâtiments sont distants de 500 m.

Document attaché : fp-universite-strasbourg-27-pr-1921.pdf

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Laboratoire/Entreprise : LORIA / Université de Lorraine
Durée : ouvert au recrutement
Contact : marie-dominique.devignes@loria.fr
Date limite de publication : 2016-03-30

Contexte :
Recrutement MCF section 27 Telecom Nancy / LORIA
Reference GALAXIE 0761

Sujet :
Profil recherche: L’apprentissage automatique (machine learning) et la fouille de données (data mining) sont des thèmes de recherche qui sont mis en avant ainsi que les applications à la santé. La personne recrutée devra s’intégrer dans l’une des équipes concernées par l’axe transversal Cyberbiosanté en particulier Capsid ou Neurosys, département 5, ABC, département 1, ou Orpailleur, département 4. Le poste est également ouvert à toutes les équipes du département 4 (traitement automatique des langues et connaissances).
Profil enseignement: Le/La maitre de conférences recruté(e) intègrera l’équipe pédagogique de TELECOM Nancy. Il/Elle assurera la dispense et la coordination des enseignements de Gestion de données avancée et de Systèmes d’exploitation d’infrastructures massives (hyperviseurs, Cloud computing, systèmes distribués) sur les 3 années du cycle ingénieur en formation initiale sous statut étudiant et sous statut apprenti). Il /Elle
contribuera également aux différentes activités d’encadrement des élèves et des projets au sein de l’école ainsi qu’au développement des formations à destination des entreprises.

Profil du candidat :
Voir Profil du poste (pdf ci-joint)

Formation et compétences requises :
Voir Profil du poste (pdf ci-joint)

Adresse d’emploi :
LORIA : Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
UMR 7503
Campus Scientifique
BP239
54506 Vandoeuvre les Nancy cedex

Document attaché : 27_mcf_0761_telecom_nancy_2016.pdf

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Laboratoire/Entreprise : Ecole Centrale de Lyon / LIRIS
Durée : –
Contact : stephane.derrode@ec-lyon.fr
Date limite de publication : 2016-03-30

Contexte :
Recrutement MCF 27 “Informatique / Données massives”
Ecole Centrale de Lyon / LIRIS (UMR 5205)

Sujet :
Enseignement :
– Tronc commun (algorithmique, programmation objet, programmation Web)
– 2ième/3ième années : Big Data / Data Scientist

Recherche : Le(a) candidat(e) sélectionné(e) exercera ses activités de recherche au sein du laboratoire LIRIS, où il (elle) contribuera au développement des travaux sur le « Big Data », en interaction avec les travaux de recherche du LIRIS sur le site de l’Ecole Centrale de Lyon. Les pôles de compétences du LIRIS concernés par ce poste sont « Interactions et cognition », « Vision intelligente et reconnaissance visuelle » ou encore « Sciences des données ».

Profil du candidat :
cf pdf ci-joint

Formation et compétences requises :
cf pdf ci-joint

Adresse d’emploi :
Ecole Centrale Lyon
Département Mathématiques-Informatique
69130 Ecully

Document attaché : profil-27-mcf-4039-0138.pdf

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Laboratoire/Entreprise : IRIT-Université Toulouse 3
Durée : Indéterminée
Contact : hubert@irit.fr
Date limite de publication : 2016-03-30

Contexte :
Campagne Recrutement MCF 2016

Sujet :
Un poste de MCF en « Gestion des données complexes : Big Data » est ouvert à l’université Toulouse 3 (numéro poste : 0807), Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT), pour la rentrée 2016 (référence Galaxie : 4378).

Profil du candidat :
Le-a candidat-e intégrera l’une des équipes SIG ou IRIS de l’IRIT issues de la restructuration de SIG initialement visée par ce poste (cf. profil Galaxie).

Formation et compétences requises :
En complément du profil Galaxie (https://www.galaxie.enseignementsup-recherche.gouv.fr/ensup/ListesPostesPublies/ANTEE/2016_1/0311384L/FOPC_0311384L_4378.pdf), les compétences recherchées par l’équipe IRIS concernent plus particulièrement la recherche d’information et la fouille de données (https://www.irit.fr/-Equipe-IRIS-?lang=fr).

Adresse d’emploi :
IRIT – Université Paul Sabatier
118 route de Narbonne
31062 Toulouse Cedex

Document attaché :

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Laboratoire/Entreprise : LORIA / Université de Lorraine
Durée : ouvert au recrutement
Contact : sylvain.lazard@loria.fr
Date limite de publication : 2016-03-30

Contexte :
Recrutement d’un Professeur en Informatique à l’Ecole des Mines de Nancy, Département de Génie Industriel et de Mathématiques Appliquées, avec recherche effectuée au LORIA.

Sujet :
Profil recherche :
Le professeur recruté effectuera sa recherche dans le Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA). Les thèmes de recherche s’inscrivent dans le développement de l’industrie du futur. Cela recouvre de nombreux thèmes de recherche présents au Loria dont ceux relatifs aux sciences des données.
Profil Enseignement :
Le/La candidat(e) recruté(e) animera les enseignements dépendant du département Génie Industriel et Mathématiques Appliquées de l’École des Mines de Nancy. Il/Elle sera plus particulièrement chargé(e) de réfléchir au contenu de l’option « Ingénierie des Systèmes de Décision et de Production ». Il/Elle pourra aussi s’impliquer dans la réflexion menée autour de l’industrie du futur (notamment autour de la science des données), voire proposer des enseignements innovants dans cette direction. Le/La professeur recruté(e)
devra avoir un goût certain pour les applications industrielles et sera amené(e) à encadrer des projets et des stages menés avec nos partenaires locaux et nationaux.

Profil du candidat :
Voir document pdf ci-joint

Formation et compétences requises :
Voir document pdf ci-joint

Adresse d’emploi :
LORIA
Campus Scientifique
BP239
54506 Vandoeuvre les Nancy cedex

Document attaché : 27_pr_0252_mines_2016.pdf

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Laboratoire/Entreprise : Irstea, clermont ferrand
Durée : 8 mois
Contact : sandro.bimonte@irstea.fr
Date limite de publication : 2016-03-31

Contexte :

Equipe d’accueil :
Equipe COPAIN, laboratoire de recherche « Technologies et système d’information pour les agro-systèmes » (UR TSCF), Irstea, centre de Clermont-Ferrand http://www.irstea.fr/tscf

Projet : CAPTIVEN (lauréat des appels “Carnot PME”) financé par l’ANR.
Diplôme demandé : Master ou ingénieur ou doctorat, en informatique décisionnelle ou géomatique.
Salaire : niveau ingénieur d’étude
Durée : 8 mois
Date de début : en 2016 selon disponibilité du candidat Responsable : Sandro Bimonte, chargé de recherche, HDR, https://sites.google.com/site/sandrobimonte/home

Sujet :
Description du travail :

L’équipe COPAIN travaille en collaboration avec la société Clermontoise en informatique Agaetis (spécialisé en « Big Data »), sur la conception d’un système d’entrepôt de données pour le stockage et le traitement de gros volumes de données géoréférencées de type champs continus.
L’objectif du travail sera la conception d’un ensemble d’outil logiciel améliorant l’utilisation d’un système OLAP spatial, mis en place dans le cadre de travaux de recherche précédents autour des entrepôts de données pour les champs continus.
Les tâches seront :
1. La conception de fonctions de configuration du système OLAP spatial 2. La conception d’une interface d’affichage cartographique adapté aux résultats des requêtes 3. La mise en place de tests et benchmarks.
Le projet est réalisé en collaboration avec l’entreprise Clermontoise Agaetis, partenaire du projet.

Profil du candidat :

Le candidat devra connaître au moins l’un des sujets :
– Base de données et Entrepôts de données, OLAP – les outils utilisés dans le projet sera Mondrian et Postgres/Postgis
– Cartographie Web (Openlayers, etc.)

Formation et compétences requises :
– Base de données et Entrepôts de données, OLAP – les outils utilisés dans le projet sera Mondrian et Postgres/Postgis
– Cartographie Web (Openlayers, etc.)

Adresse d’emploi :
Sandro Bimonte (encadrant), sandro.bimonte@irstea.fr, tél : 04 73 44 06 66 ou François Pinet (responsable de l’équipe COPAIN), francois.pinet@irstea.fr, tél : 04 73 44 06 26

Document attaché :

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Laboratoire/Entreprise : Université d’Evry Val d’Essonne
Durée : –
Contact : christophe.ambroise@genopole.cnrs.fr
Date limite de publication : 2016-03-31

Contexte :
Chers collègues,

Le laboratoire de mathématiques et modélisation d’Evry (LaMME)
recrute à la rentrée 2016 un professeur des universités, en
statistique et applications (section CNU 26). Le profil de poste
correspondant est disponible à l’adresse suivante:

http://www.math-evry.cnrs.fr/_media/2016_pr_lamme.pdf

Pour plus de renseignements, vous pouvez contacter:

* Christophe Ambroise responsable de l’équipe Statistique et Génome du
LaMME au 01 64 85 35 25
* Marie-Luce Taupin, directrice du département de mathématiques au 01
64 85 35 28

Sujet :
Statistique et Applications

Profil du candidat :
Profil Enseignement:

Filières de formation concernées : Les filières concernées sont principalement les filières du département de mathématiques du L1 au M2. Mais le département de mathématiques assure également de nombreux enseignements en mathématiques dans des filières du département de biologie. Le professeur recruté interviendra
prioritairement dans les modules de statistiques et dans les modules de statistique à l’interface avec la biologie.

Objectifs pédagogiques et besoin d’encadrement : Le professeur interviendra activement dans la nouvelle finalité « Ingénierie Statistique et Génomique » du parcours « mathématiques du vivant » du master de Mathématiques et Applications de l’Université Paris Saclay. Cette intervention pourra prendre plusieurs formes : enseignements à assurer, encadrements de projets et de stages. Le département est également intéressé par une implication forte dans la gestion des stages, et le lien avec les entreprises et les instituts susceptibles d’accueillir des étudiants en stage, en M2 mais aussi en M1 et L3. Le département est également intéressé par une
implication dans l’articulation des enseignements de mathématiques de l’UEVE, avec l’ENSIIE, mais aussi au sein du master de mathématiques et applications de l’université Paris Saclay.

Profil Recherche :

Statistiques et applications. Le professeur recruté aura des compétences en statistiques, notamment en méthodologie statistique pour la génomique, la biologie moléculaire et de façon plus général pour les applications aux sciences du vivant. Aucune compétence en biologie ou génomique n’est à priori requise. Un intérêt marqué pour les applications, notamment en génomique est attendu. Le laboratoire serait également très intéressé par un candidat susceptible de développer des collaborations en statistiques avec des applications aux sciences du vivant en général.

Formation et compétences requises :
Voir profil de poste.

Adresse d’emploi :
Laboratoire de Mathématiques et Modélisation d’Évry
Université d’Évry Val d’Essonne
UMR CNRS 8071/ENSIIE/USC INRA

Document attaché : 2016_pr_lamme.pdf

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Laboratoire/Entreprise : Laboratoire de Physique, ENS de Lyon
Durée : 1 an
Contact : nelly.pustelnik@ens-lyon.fr
Date limite de publication : 2016-04-01

Contexte :
(se référer à “Sujet”)

Sujet :
This postdoctoral position will focus on multivariate image labeling and more specifically on the Potts/Mumford-Shah piecewise constant/smooth approximation problem [1]. Based on some advances in nonsmooth convex optimization, efficient algorithmic solutions can be provided for dealing with this labeling issue [2, 3]. However, several open theoretical questions are related to this problem and will be investigated during this postdoctoral work. The theoretical results obtained could be tested on different questions investigated in ENSL Physics Lab, for instance :
• Segmentation of textured images;
• Graph labeling;
• Video labeling.

Profil du candidat :
Candidates should have a strong background in convex optimization, a good publication record and experience in image labeling (using MATLAB, Python or C). Proficiency in English (oral and written) is essential, as well as scientific writing skills.
Applicants should send a CV, including list of publications and a description of previous research experience, as well as the names and addresses of two academic referees, to: Dr. N. Pustelnik (nelly.pustelnik@ens-lyon.fr) and Dr. L. Condat (laurent.condat@gipsa-lab.grenoble-inp.fr).

Formation et compétences requises :
(se référer à “Profil du candidat”).

Adresse d’emploi :
Laboratoire de Physique ENS de Lyon

Document attaché : 2016_postdoc_lpensl_labeling.pdf

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Laboratoire/Entreprise : CREST-ENSAI
Durée : 3 ans renouvelable
Contact : asaumard@gmail.com
Date limite de publication : 2016-04-01

Contexte :
L’Ensai ouvre 4 postes en statistique/machine learning.

Sujet :
voir à l’adresse : http://www.ensai.fr/actualites/lensai-recrute-360.html

Profil du candidat :
Les profils sont ouverts, voir les fiches de postes à l’adresse http://www.ensai.fr/actualites/lensai-recrute-360.html

Formation et compétences requises :
Doctorat en statistique/mathématiques appliquées/machine learning.

Adresse d’emploi :
ENSAI
Campus de Ker Lann
rue Blaise Pascal BP37203
35172 BRUZ CEDEX

Document attaché :

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

Laboratoire/Entreprise : ENS de Lyon / Inria DANTE
Durée : CDI
Contact : eric.fleury@inria.fr
Date limite de publication : 2016-04-01

Contexte :
Un poste de MdC sera ouvert pour la Campagne d’emplois Enseignants- Chercheurs 2017 de l’Université Claude Bernard Lyon 1 pour l’ IUT Lyon 1, département Informatique et le LIP Laboratoire de l’informatique du parallélisme.

Le poste est ouvert à l’ensemble des équipes du LIP (le contact scientifique pour les autres équipes est dans le profil du poste). L’équipe Dante (https://team.inria.fr/dante/), équipe commune Inria, ENS de Lyon, CNRS, Université Claude Bernard Lyon 1 est donc une des équipes cibles notamment sur les thèmes de la modélisation à partir de graphes pour tout ce qui touche aux réseaux de communication, réseaux sociaux, modèles de propagation, systèmes complexes, etc. N’hésitez pas à prendre contact avec Anthony Busson Professeur à l’IUT et membre de l’équipe Dante et Eric Fleury responsable de l’équipe Dante.

Sujet :
La/le candidat(e) sera intégré(e) au laboratoire de l’informatique du parallélisme (LIP). Le LIP s’inscrit dans l’étude et l’anticipation du monde numérique futur, de ses fondements et de ses modèles, dans l’optique d’inventer de nouveaux concepts et méthodes informatiques et de devancer leurs répercussions sur les autres sciences. Une spécificité du laboratoire consiste en la mixité et la collaboration entre les avancées théoriques et l’innovation en développement logiciel et matériel.

Contact recherche : Professeur Guillaume HANROT, Directeur du LIP,
mél : guillaume.hanrot@ens-lyon.fr, Téléphone: 04.72.72.86.42

Profil du candidat :
Le LIP souhaite recruter un maître de conférences susceptible de s’insérer, en apportant un point de vue original et complémentaire, dans une de ses 6 équipes de recherche. A niveau scientifique comparable, une forte priorité sera accordée aux candidats justifiant de compétences sur les aspects graphes, que ce soit sur les fondements théoriques ou sur leur utilisation comme outil de modélisation (réseaux de communication, réseaux sociaux, modèles de propagation, systèmes complexes, etc.). Les candidat(e)s disposant d’une expérience sur les méthodes probabilistes sont particulièrement bienvenu(e)s.

Formation et compétences requises :
ENSEIGNEMENT :

Les enseignements seront dispensés au niveau DUT et Licences professionnelles, DEVOPS, ESSIR et SID. Ils porteront sur un ou plusieurs des aspects suivants: architecture des ordinateurs, réseaux, et programmation réseaux/systèmes. Ils pourront également porter sur les autres pôles d’enseignement de l’IUT (programmation objet, base de données, modélisation). La motivation pour travailler avec des professionnelles dans le cadre des formations professionnalisant ainsi que la capacité à enseigner certains modules en anglais sera apprécié.

En intégrant l’équipe enseignante de l’IUT Lyon 1 au site Villeurbanne DOUA, la personne recrutée participera activement au bon fonctionnement du département Informatique et assumera des responsabilités d’administration et des charges collectives. La participation à des projets pédagogiques innovants sera appréciée pour continuer à œuvrer pour une meilleure réussite des étudiants et tout particulièrement des bacheliers technologiques.

Contact enseignement :
CORRIGAN Anne, Chef de département,
mél : anne.corrigan@univ-lyon1.fr, Tél : 06 81 20 71 50,

Adresse d’emploi :
IUT lyon 1, UCBL

Document attaché : profil_poste_mcu_iut_-lip_2439.pdf