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

Laboratoire/Entreprise : IGN
Durée : Fonctionnaire
Contact : clement.mallet@ign.fr
Date limite de publication : 2022-05-09

Contexte :
L’Institut National de l’Information Géographique et Forestière recrute sur concours externe un Ingénieur des Ponts, Eaux et Forêts (IPEF niveau A+) pour devenir son référent thématique “Détection de Changements” pour tous les sujets touchant au traitement des images de l’observation de la Terre.
Le recrutement d’un IPEF sur titre spécialisé dans la détection du changement dans l’imagerie de l’observation de la Terre permettra d’apporter toute l’expertise et le savoir-faire méthodologique nécessaire pour mener à bien ces travaux d’automatisation de la détection du changement.

Sujet :
L’IPEF en charge de la détection du changement aura à piloter une équipe pour l’expérimentation de solutions de détection du changement adaptées pour chacune des productions réalisées par l’IGN. Pour ce faire, il faudra en lien avec les services de production :
* Définir ce que l’on appelle « changement » pour le type de production en question : en effet, le terrain nominal (monde réel vu au travers des spécifications de la production considérée) n’est pas le même d’une production à l’autre.
* Etablir les métriques permettant de juger de l’apport et de la pertinence d’un processus de détection du changement. C’est là que réside une des difficultés de ce type de processus : trop de sur-détections nuit au rendement de la production ; les sous-détections induisent un risque de non exhaustivité des évolutions significatives du terrain et d’incomplétude dans les bases de données associées. Il faudra donc veiller à qualifier les détections de changements et de non-changements.
* Expérimenter de manière agile les différentes solutions techniques en lien avec les sources de données pertinentes.
* Analyser la qualité des prototypes produits en fonction des métriques qui ont été établies.
* Organiser le transfert technologique vers les équipes en charge des développements des outils de production.

Profil du candidat :
Le/la candidat.e doit posséder un doctorat lui permettant de mener à bien les missions décrites ci-dessus.
Tous les détails ici: https://www.concours.developpement-durable.gouv.fr/ingenieur-e-des-ponts-des-eaux-et-des-forets-ipef-a164.html

Formation et compétences requises :
Le/la candidat.e doit posséder un doctorat lui permettant de mener à bien les missions décrites ci-dessus.

Adresse d’emploi :
IGN, Saint-Mandé (94)

Document attaché : 202203101058_ilovepdf_merged.pdf

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Laboratoire/Entreprise : LASTIG (Univ Gustave Eiffel, IGN)
Durée : MCF
Contact : clement.mallet@ign.fr
Date limite de publication : 2022-05-09

Contexte :
Poste MCF 27/61 ouvert au concours pour la rentrée 2022 à l’Université Gustave Eiffel (Marne-la-Vallée) avec affectation pédagogique à l’Ecole Nationale des Sciences Géographiques (ENSG Géomatique) et affectation recherche au laboratoire LASTIG (www.umr-lastig.fr).

Contacts :
-Pédagogie : Jean-François Hangouet, jean-francois.hangouet@ensg.eu
-Recherche : Clément Mallet, directeur du laboratoire LASTIG, clement.mallet@ign.fr

Sujet :
Pédagogie : La personne recrutée intégrera l’équipe pédagogique en imagerie aérienne et spatiale de l’ENSG-Géomatique.
Mots clés : traitement d’images numériques, vision par ordinateur, apprentissage, télédétection, imagerie aérienne, imagerie satellite.

Recherche : La personne recrutée sera en charge de renforcer les composantes apprentissage et/ou vision du laboratoire LASTIG, principalement au sein de l’équipe STRUDEL, mais idéalement de manière transversale.

Mots-clés : Apprentissage, vision par ordinateur, télédétection, données géospatiales.

Profil du candidat :
Le (la) candidat(e) devra disposer d’un profil permettant le développement de projets scientifiques de haut niveau et ambitieux vis-à-vis de l’état de l’art international.

Formation et compétences requises :
Tous les détails sont sur Galaxie: https://www.galaxie.enseignementsup-recherche.gouv.fr/ensup/ListesPostesPublies/ANTEE/2022_1/0772894C/FOPC_0772894C_58.pdf

Adresse d’emploi :
Les recherches seront menées à Saint-Mandé (94, limite Paris) et les enseignements le seront sur le Campus Descartes à Marne-la-Vallée (77)

Document attaché : 202203101047_FOPC_0772894C_58.pdf

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Laboratoire/Entreprise : LIFO (Laboratoire d’Informatique Fondamentale d’
Durée : 12 mois
Contact : mirian@univ-orleans.fr
Date limite de publication : 2022-05-13

Contexte :
Plusieurs postes d’ATER à temps plein du 01/09/22 au 31/08/23 (12 mois) sont ouverts à l’Université d’Orléans :
– 5 postes avec enseignement à l’UFR Sciences et Techniques (Licence / Master d’informatique et Miage)
– 1 poste avec enseignement au département informatique de l’IUT d’Orléans
– 1 poste avec enseignement à Polytech’Orléans (formation IoT)

CONTACT POUR POSTE ATER: Mathieu.Liedloff@univ-orleans.fr

Sujet :
L’intégration en recherche s’effectuera dans l’une des équipes du laboratoire LIFO (https://www.univ-orleans.fr/lifo/), prioritairement dans l’équipe CA, GAMoC, LMV ou Pamda, et moins prioritairement dans l’équipe SDS localisée à Bourges :
– CA : Contraintes et Apprentissage (IA),
– GAMoC : Graphes, Algorithmes, et Modèles de Calcul,
– LMV : Langages, Modélisation et Vérification, et
– Pamda : Parallélisme et gestion de données (Big Data)
– SDS : Sécurité des Données et des Systèmes

Profil du candidat :
Doctorant ou jeune docteur

Formation et compétences requises :
Les fiches de poste sont disponibles ici :
– [UFR ST] https://www.galaxie.enseignementsup-recherche.gouv.fr/ensup/ATERListesOffresPubliees/0450855K/FOPC_45124.pdf
– [IUT] https://www.galaxie.enseignementsup-recherche.gouv.fr/ensup/ATERListesOffresPubliees/0450855K/FOPC_45021.pdf
– [Polytech] https://www.galaxie.enseignementsup-recherche.gouv.fr/ensup/ATERListesOffresPubliees/0450855K/FOPC_45020.pdf

Adresse d’emploi :
Université d’Orléans
https://www.univ-orleans.fr/fr/univ/universite/travailler-luniversite/personnels-enseignants-et-chercheurs/attaches-temporaires

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Laboratoire/Entreprise : LIRMM-Faculté des sciences
Durée : 3 à 6 ans
Contact : marianne.huchard@lirmm.fr
Date limite de publication : 2022-05-18

Contexte :
Un poste de professeur junior (tenure-track) intitulé « Intelligence Artificielle Hybride » est à pourvoir à l’Université de Montpellier, avec une affectation recherche au LIRMM (UMR CNRS 5506) et une affectation enseignement à la Faculté des Sciences (FdS).

Sujet :
Nous recherchons des candidats en Informatique dont la recherche s’inscrit à l’intersection de l’IA symbolique et de l’IA non-symbolique pour définir des stratégies d’hybridation et de fertilisation croisée des différentes techniques, depuis la représentation des connaissances, les systèmes d’argumentation, à base de règles et les preuves automatiques, jusqu’à l’apprentissage automatique en passant par l’optimisation, la programmation par contraintes et l’accès aux données médiatisé par les connaissances, par exemple en utilisant l’apprentissage pour construire des ontologies, ou en utilisant l’argumentation pour améliorer l’explication des techniques non-symboliques ou d’optimisation complexe.

En enseignement, le projet s’articule autour de la construction et de la diffusion d’enseignements sur l’IA, incluant la mise en perspective des différents courants de l’IA, la problématique des données et des connaissances et développant la théorie et la pratique des différentes techniques modernes. Dans les enseignements proposés, le professeur junior veillera en particulier à faire écho à ses activités de recherche autour des stratégies d’hybridation et de fertilisation croisée entre IA symbolique et IA non-symbolique et s’appuiera sur les environnements de développement et de déploiement de toute dernière génération.

Le poste pourra être pourvu au 15 octobre 2022 sous forme d’un CDD de 3 ans (renouvelable une fois), puis d’une titularisation comme Professeur des Universités à l’Université de Montpellier.

Un package financier est associé à la chaire, avec notamment le financement d’un doctorat et d’un postdoc. Une charge d’enseignement de 64h par an pendant la période de CDD (de 3 à 6 ans) devra aussi être assurée par le titulaire de la chaire.

La fiche de poste est disponible sur le portail d’applications Galaxie du Ministère :

https://www.galaxie.enseignementsup-recherche.gouv.fr/ensup/ListesPostesPublies/FIDIS/0342490X/FOPC_0342490X_38.pdf

et dans la rubrique Chaires de Professeur Junior de l’université :

Personnels enseignants titulaires

Personnes à contacter :
En recherche : Philippe Poignet (Directeur du LIRMM) : Philippe.Poignet@lirmm.fr
En enseignement : Alain Hoffmann (administrateur provisoire de la FdS) : Alain.Hoffmann@umontpellier.fr

Les candidats sont invités à prendre contact le plus rapidement possible.

Profil du candidat :
Informatique, Intelligence Artificielle

Formation et compétences requises :
Thèse de doctorat

Adresse d’emploi :
Université de Montpellier

Université de Montpellier

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Laboratoire/Entreprise : LaTIM Inserm UMR1101
Durée : CDI
Contact : gouenou.coatrieux@imt-atlantique.fr
Date limite de publication : 2022-05-23

Contexte :
l’Inserm recrute un Chercheur Senior (CDI) en sécurité et intelligence artificielle de confiance en santé, voir les liens ci-dessous pour plus de détails.

Date limite de candidature : 24 Juin 2022.

Salaire : 45 600 euros bruts annuels.

### English

Inserm is recruiting a Senior Researcher in security and trusted artificial intelligence in healthcare. The links below detail the job offer.

Application deadline: 2022/06/24.

Salary: 45 600 euros gross per year.

https://pro.inserm.fr/wp-content/uploads/2022/04/chaire-cybaile-.pdf

Appel à candidatures : 2 chaires industrielles en intelligence artificielle

Sujet :
https://pro.inserm.fr/wp-content/uploads/2022/04/chaire-cybaile-.pdf

Profil du candidat :
https://pro.inserm.fr/wp-content/uploads/2022/04/chaire-cybaile-.pdf

Formation et compétences requises :
https://pro.inserm.fr/wp-content/uploads/2022/04/chaire-cybaile-.pdf

Adresse d’emploi :
MT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire
Campus de Brest
Technopôle Brest-Iroise
CS 83818
29238 Brest cedex 03

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Laboratoire/Entreprise : LISIC / ULCO
Durée : CDI
Contact : gilles.roussel@univ-littoral.fr
Date limite de publication : 2022-05-24

Contexte :
Un poste de Maître de conférences en traitement du signal et des images sera ouvert à l’Université du Littoral Côte d’Opale au titre de la campagne de concours synchronisée 2022.
L’intégration se fera au sein du Laboratoire LISIC (https://www-lisic.univ-littoral.fr/) pour la recherche, et du département GEII de l’IUT du Littoral Côte d’Opale (http://www.iut.univ-littoral.fr/) pour l’enseignement.

Sujet :
Mots clefs : Analyse de variables latentes, décomposition faible rang, factorisation tensorielle, complétion de données, traitement de données massives. Applications: imagerie hyper-spectrale, traitement des données issues de réseaux de capteurs, modélisation.

Profil du candidat :
Profil recherche – Le recrutement est ouvert aux thématiques de l’axe “Surveillance d’Environnements Naturels, Industriels et Humains” de l’équipe SPeciFI, en particulier aux approximations de faible rang (décomposition matricielle, tensorielle, réseaux de neurones profonds), à la complétion de données de faible rang, au traitement des données massives (big data) et au couplage avec la modélisation. Les domaines d’application possibles pourront concerner les activités de l’équipe (séparation/localisation de sources, réseaux de capteurs fixes et/ou mobiles, imagerie hyperspectrale embarquée et/ou satellitaire). La personne recrutée sera amenée à prendre rapidement en charge des encadrements de thèse / stages, à développer de nouvelles collaborations par le biais de projets académiques et/ou industriels, permettant de compléter et renforcer les activités de l’équipe. Il/elle pourra notamment participer au développement d’une nouvelle antenne du LISIC à Saint-Omer-Longuenesse, notamment autour de l’imagerie multi- et hyper-spectrale.
Les compétences attendues du/de la candidat(e) relèvent du signal et de l’image (traitement, estimation, analyse), de l’intelligence artificielle (machine learning) et de leur applications dans un contexte orienté autour de l’environnement naturel, industriel et/ou humain.

Profil enseignement – La personne recrutée sera notamment en charge des enseignements d’Automatique et de Maintenance au sein du BUT Génie Electrique et Informatique Industrielle de l’IUT du Littoral Côte d’Opale. Cette intégration pourra notamment s’appuyer sur les compétences déjà existantes au sein du département d’accueil, mais aussi au sein du département Génie Industriel et Maintenance de l’IUT.

Formation et compétences requises :
Des compétences spécifiques comme les décompositions profondes de tenseurs et matrices, les (co)-factorisations non négatives de tenseurs et/ou de matrices seraient particulièrement appréciées.

Adresse d’emploi :
Si vous souhaitez des informations complémentaires merci de contacter :
Recherche :
Sébastien VEREL (directeur du LISIC) : verel@univ-littoral.fr
Enseignement :
Joël GEST (directeur de l’IUT du Littoral Côte d’Opale) : joel.gest@univ-littoral.fr

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Laboratoire/Entreprise : MIVS – CentraleSupélec – Université Paris-Saclay
Durée : CDI
Contact : celine.hudelot@centralesupelec.fr
Date limite de publication : 2022-05-31

Contexte :
Enseignant-chercheur en Informatique dans le domaine de l’Intelligence Artificielle, le traitement automatique des langues naturelles et l’analyse de documents.
Département Informatique de CentraleSupélec, campus de Paris-Saclay
Laboratoire MICS
(CDI de droit public niveau Maître de Conférences)

Sujet :
CentraleSupélec est un Grand Établissement sous l’autorité du ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche et de celui de l’Industrie et des Technologies de l’Information. Ces principales missions incluent : la formation d’ingénieurs généralistes ayant un haut niveau scientifique, la recherche en ingénierie et en science des systèmes, et la formation continue.

Le département d’Informatique a pour vocation éducative de couvrir un large champ de l’informatique sur la durée des 3 ans du cursus d’ingénieur CentraleSupélec. Il participe aussi des MSc internationaux comme le «MSc in Data Science and Business Analytics » (classé 3ème mondial dans le domaine) et le « MSc in Artificial Intelligence ».

Le laboratoire de Mathématiques et Informatique pour la Complexité et les Systèmes (MICS, EA4037) de CentraleSupélec s’intéresse à l’analyse mathématique et informatique des systèmes et données complexes, qu’ils proviennent du vivant, de
l’industrie, des sciences sociales, de l’information ou des réseaux.

Profil d’enseignement :

Le/La candidat(e) retenu(e) fera ses enseignements dans le département d’informatique notamment pour des activités pédagogiques de base du cursus ingénieur CentraleSupélec (algorithmique, programmation, coding weeks). Il/Elle participera aux enseignements de la dominante Informatique & Numérique et à des cours de spécialisation en Intelligence Artificielle sur les 3 années du cursus (dans les mentions SDI, IA et les différents MSc comme le MSc AI ou le DSBA), notamment les cours portant sur l’apprentissage pour le traitement du langage naturel.

Le/La candidat(e) pourra aussi prendre part à différentes activités pédagogiques du cursus en lien avec ses travaux de recherche (proposition d’un projet dans le parcours Recherche, projets dans les pôles IA & Sciences des données, études de cas dans la Filière Métiers de la Recherche), proposition de projets dans le cadre des coding weeks.

La capacité à dispenser les enseignements en anglais est nécessaire.

Profil de recherche :

Le laboratoire recrute un/une maître de conférences en Intelligence Artificielle pour renforcer son activité de recherche dans ce domaine et notamment pour renforcer son expertise en traitement du langage naturel et analyse de documents textuels.

Les thématiques prioritaires sont le traitement du langage naturel, l’apprentissage profond de représentations notamment de textes et de documents, l’analyse de documents et pourrait aussi comprendre des problématiques relatives à l’explicabilité et l’interprétabilité des modèles ainsi que l’intégration de données multi-modales (par exemple textuelles et visuelles).

Le/La candidat(e) devra avoir fait preuve de contributions pertinentes et originales en recherche dans ces domaines, en ayant démontré à la fois des capacités de recherche sur les modèles et un intérêt fort pour les applications. Il lui sera aussi demandé
d’être à l’initiative de projets de recherche collaborative au sens large avec le souci d’appliquer les résultats sur des données du monde socio-économique.

La/le maître de conférence recruté(e) effectuera ses recherches au sein de l’équipe
LOGIMICS dans laquelle elle/il renforcera l’axe concernant l’analyse et l’interprétation sémantique de données non-structurées et notamment visuelles ainsi que l’axe systèmes d’aide à la décision dont les travaux s’intéressent aux systèmes de recommandation et de préférences, à la décision collective et argumentée ainsi qu’à leur explicabilité. Elle/il fera aussi partie de l’axe transverse IA du laboratoire MICS. Ces axes ont de nombreuses interactions avec d’autres équipes et
laboratoires de CentraleSupélec, en particulier l’équipe ITA du L2S, le CVN, le LISN ou encore le LGI

Profil du candidat :
La/Le candidat(e) doit être titulaire d’un doctorat en intelligence artificielle et posséder une très bonne expertise en traitement du langage naturel. ElleIl devra avoir fait ses preuves en recherche et avoir un excellent dossier de publication et démontré ses qualités pédagogiques au travers d’une bonne activité d’enseignement.

Formation et compétences requises :
Mise en situation professionnelle :
Pour les candidats retenus pour l’audition, celle-ci se déroulera en trois temps :
– Une présentation du parcours et votre projet d’intégration du candidat ;
– Une illustration de cours de 5 minutes, donnée en anglais, sur une problématique dont le sujet identique pour tous les candidats sera précisé sur la convocation ;
– Un échange avec les membres du comité.
La durée des trois séquences de l’audition sera précisée sur la convocation.

Candidatures :
Un dossier au format pdf comportant :
– Une lettre de motivation ;
– Un CV détaillé (expérience d’enseignement, recherche, mobilités, publications…) ;
– Un projet d’intégration ;
– Une copie de la carte d’identité ou du passeport ;
– Une copie du diplôme de doctorat ;
– Tous document permettant d’attester de l’expérience
devra être adressé par courriel uniquement aux deux contacts ci-dessous le 15 mai 2022 minuit (heure de Paris) au plus tard en rappelant la référence GMCFCDIMICS2202 :
Lorraine Maret, ressources humaines : lorraine.maret@centralesupelec.fr
Elodie Ledoux, ressources humaines : elodie.ledoux@centralesupelec.fr
Contacts scientifiques :
Céline Hudelot, directeur du laboratoire MICS : celine.hudelot@centralesupelec.fr
Frédéric Boulanger, directeur du département Informatique : frederic.boulanger@centralesupelec.fr

Adresse d’emploi :
CentraleSupélec, 3 Rue Joliot Curie, 91190 Gif-sur-Yvette

Document attaché : 202204012128_Profil LRU CDI MCF_MICS Informatique_FR_ANG.pdf

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Laboratoire/Entreprise : ICM – Institut du Cerveau (CNRS/Inria/Inserm/Sorbo
Durée : 18 mois
Contact : olivier.colliot@sorbonne-universite.fr
Date limite de publication : 2022-06-01

Contexte :
You will work within the ARAMIS lab (www.aramislab.fr) at the Paris Brain Institute. The institute is ideally located at the heart of the Pitié-Salpêtrière hospital, downtown Paris.
The ARAMIS lab, which is also part of Inria (the French National Institute for Research in Computer Science and Applied Mathematics), is dedicated to the development of new computational approaches for the analysis of large neuroimaging and clinical data sets. With about 35 people, the lab has a multidisciplinary composition, bringing together researchers in machine learning and statistics and medical doctors (neurologists, neuroradiologists).

Sujet :
Working within the ARAMIS team, the postdoc’s mission will be to develop research on the topic of deep learning for brain imaging. More specifically, the research project can tackle one of the following subjects or their combination:
– self-supervised machine learning
– machine learning for prognosis and diagnosis
– integration of medical image analysis and natural language processing
– reproducibility of machine learning systems
– segmentation of brain structures and pathologies
– applications to brain tumours, Parkinson’s disease and other neurological diseases
He/she will be able to contribute to the training and co-supervision of students (Master, PhD).

Profil du candidat :
– Research experience in Deep Learning
– Experience in the field of medical imaging would be a plus but is not mandatory
– Genuine interest for applications in medicine
– Good writing skills
– Good communication skills

Formation et compétences requises :
– PhD in computer science, electrical engineering or a related field

Adresse d’emploi :
Brain Institute, ARAMIS Team, Pitié Salpêtrière Hospital, 47 Bd. de l’hôpital, 75013 Paris

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

Laboratoire/Entreprise : Laboratoire Informatique de Bourgogne
Durée : NC
Contact : hocine.cherifi@u-bourgogne.fr
Date limite de publication : 2022-06-07

Contexte :
Deux postes de Maître de Conférence titulaires sont ouverts au concours pour la rentrée 2022. Ces postes sont destinés au Département IEM (Informatique, Électronique, Mécanique) de l’UFR Sciences et Techniques de l’Université de Bourgogne.

Le département IEM propose un cursus complet de formation en informatique : Licence , Licence professionnelle, un tronc commun en M1 et 2 parcours de M2 ( Base de Données Intelligence Artificielle, Image Intelligence Artificielle). Un projet d’ouverture d’un parcours Santé et intelligence artificielle en anglais est en cours (rentrée 2021-2022), en collaboration avec l’UFR Sciences de Santé. Les personnes recrutées sur ces postes ont vocation à renforcer l’équipe pédagogique des Licence et du Master Informatique.
Les candidats(es) recruté(es) intégreront le Laboratoire d’Informatique de Bourgogne (LIB) Ils/elles développeront leurs activités de recherche dans l’équipe Sciences des Données
Profil MCF 1159 : Gestion des données massives, distribuées, hétérogènes : archi-tectures, modèles de données et connaissances (voir ci-dessous)
Profil MCF 0468 : Systèmes Complexes. (voir ci-dessous)
Les potentiel·les candidat·es peuvent contacter :
Olivier Togni – Directeur du LIB – olivier.togni@u-bourgogne.fr
Les autres, n’hésitez pas à faire suivre cette annonce aux personnes qui pourraient être intéressé·es et sur les mailing-lists pertinentes.
Cordialement,
Hocine

Sujet :
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Désignation de l’emploi

Nature du concours : Maître de Conférences
Numéro de l’emploi : 0468
Section(s) CNU : 27ème
Composante d’affectation (localisation) : UFR Sciences et Technique – Campus Dijon –Mirande
Laboratoire d’accueil : Laboratoire d’Informatique de Bourgogne (LIB) – EA 7534
Date de nomination demandée : 1er septembre 2022
Vacance du poste : vacant
Profil de publication : Systèmes Complexes
Profil en Anglais / « Job Profil » : Complex Systems

Enseignement

Objectifs pédagogiques et besoins d’encadrement :

Le département IEM (Informatique, Électronique, Mécanique) de l’UFR Sciences et techniques propose un cursus complet de formation en informatique : Licence informatique (L1, L2, et L3) et Master informatique avec deux parcours : Bases de données et intelligence artificielle et Image et intelligence artificielle. L’alternance est proposée en Master (M1 et M2). Un projet d’ouverture d’un parcours Santé et intelligence artificielle en anglais est en cours (rentrée 2021-2022), en collaboration avec l’UFR Sciences de Santé.
Le département I.E.M. comporte également une licence professionnelle (Métiers de l’informatique).

Le/La candidat(e) recruté(e) viendra renforcer l’équipe pédagogique de la Licence (L1, L2 et L3) et du Master Informatique. Il interviendra prioritairement dans les équipes pédagogiques pour les enseignements de système, systèmes distribuée et réseaux (en licence et master) et dans les enseignements de programmation et algorithmique en licence et master. Il intégrera également l’équipe pédagogique de la licence professionnelle pour ces enseignements.
Il /Elle a vocation à être responsable d’unités d’enseignement en licence et en master. Il/Elle devra également participer à l’encadrement de projets tuteurés et au suivi des alternants notamment en M1.

Contacts enseignement :
Nadine Cullot– Directrice adjointe du département IEM – Nadine.Cullot@u-bourgogne.fr

Recherche

Le/La candidat(e) recruté(e) intégrera le laboratoire LIB (Laboratoire d’Informatique de Bourgogne) de l’Université de Bourgogne (Dijon). Il/elle développera ses activités de recherche dans l’équipe Sciences des Données en lien avec les thématiques transversales des systèmes complexes.

Dans ce contexte, la personne recrutée devra faire preuve d’un savoir-faire et d’une maîtrise de haut niveau en science des données, science des réseaux, systèmes complexes, sciences computationnelles. Il/Elle sera familièr(e) des démarches scientifiques à l’interface de plusieurs disciplines (Informatique, Santé, Sociologie, Transport, etc.). Il/Elle participera à la structuration et au développement des projets pluridisciplinaires du laboratoire en favorisant les interactions entre les approches expérimentales (biologie, médecine, sciences cognitives, sciences sociales, etc.) et les sciences de la modélisation (informatique, mathématiques).

Le/La maître de conférences devra contribuer à renforcer les activités de recherche existantes et/ou développer de manière cohérente des orientations nouvelles. La capacité à s’investir dans de nouveaux projets (Région, ANR, Europe, Industriel, etc.) sera un des éléments décisifs du recrutement. Il/Elle devra s’impliquer dans les actions scientifiques régionales, nationales et internationales de l’équipe sciences des données dans le domaine des systèmes complexes.

Le profil de ce poste s’inscrit dans les thématiques soutenues par la politique de site de l’université fédérale UBFC (Université de Bourgogne Franche-Comté) au travers de son pôle « Sciences Fondamentales, Appliquées et Technologiques ».

Contacts recherche :
Olivier Togni – Directeur du LIB – olivier.togni@u-bourgogne.fr
Hocine Cherifi – Directeur-Adjoint du LIB – hocine.cherifi@u-bourgogne.fr
Éric Leclercq – Responsable Équipe – Science des Données – eric.leclercq@u-bourgogne.fr

Désignation de l’emploi :

Nature du concours : Maître de Conférences
Numéro de l’emploi : 1159
Section(s) CNU : 27ème
Composante d’affectation (localisation) : UFR Sciences et Technique – Campus Dijon – Mirande
Laboratoire d’accueil : Laboratoire d’Informatique de Bourgogne (LIB) – EA 7534
Date de nomination demandée : 1er septembre 2022
Vacance du poste : susceptible d’être vacant
Profil de publication : Gestion des données massives, distribuées, hétérogènes : architectures, modèles de données et connaissances
Profil en Anglais / « Job Profil » : Management of massive, distributed, heterogene-ous data: architectures, data models and knowledge

Enseignement

Objectifs pédagogiques et besoins d’encadrement :

Le département IEM (Informatique, Électronique, Mécanique) de l’UFR Sciences et techniques propose un cursus complet de formation en informatique : Licence informatique (L1, L2, et L3) et Master informatique avec deux parcours : Bases de données et intelligence artificielle et Image et intelligence artificielle. L’alternance est proposée en Master (M1 et M2). Il comporte également une licence professionnelle (Métiers de l’informatique).

Le/La candidat(e) recruté(e) viendra renforcer l’équipe pédagogique de la Licence (L3) et du Master Informatique. Il devra intervenir prioritairement sur les thématiques liées au stockage des données : Systèmes de gestion de bases de données, Bases de données NoSQL, Gestion des données dans des environnements distribués, Entrepôt de données. Des compétences en Intelligence Artificielle en analyses des données seraient appréciées. Il/Elle renforcera également les équipes pédagogiques en L1 et L2 (programmation, programmation orientée objet, algorithmes avancés). Il/Elle a vocation d’être rapidement responsable d’unités d’enseignement en licence et en master.

Contacts enseignement :
Nadine Cullot– Directrice adjointe du département IEM – Nadine.Cullot@u-bourgogne.fr

Recherche

Le/La candidat(e) recruté(e) devra s’intégrer dans le laboratoire LIB (Laboratoire d’Informatique de Bourgogne) de l’Université de Bourgogne (Dijon). Il développera ses activités de recherche dans l’équipe Sciences des Données.

L’équipe Science de Données du LIB conduit des travaux innovants et reconnus dans des domaines appliqués tels que l’analyse des données des réseaux sociaux numériques, la combinaison de techniques d’IA symbolique et numérique pour améliorer les techniques d’analyse.

L’équipe s’appuie sur un positionnement original exploitant des approches multi-paradigmes pour le stockage (polystore) ou l’entreprosage (data warehouse, data lake) des données massives et des techniques de traitement temps réel (stream processing) pour l’analyse des données avec des algorithmes de graphe, de machine learning éventuellement couplés à des ontologies ou des mécanismes de raisonnement.

Le profil de ce poste s’inscrit dans les thématiques soutenues par la politique de site de l’université fédérale UBFC (Université de Bourgogne Franche-Comté) au travers de son pôle « Sciences Fondamentales, Appliquées et Technologiques ».

Contacts recherche :
Olivier Togni – Directeur du LIB – Olivier.Togni@u-bourgogne.fr
Hocine Cherifi – Directeur Adjoint du LIB – Hocine.Cherifi@u-bourgogne.fr
Eric Leclercq – Responsable de l’équipe Science des Données du LIB – Eric.Leclercq@u-bourgogne.fr

Profil du candidat :
NC

Formation et compétences requises :
NC

Adresse d’emploi :
NC

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

Laboratoire/Entreprise : Laboratoires de recherche de l’EPITA (LRDE/LSE)
Durée : CDI
Contact : pierre.parrend@unistra.fr
Date limite de publication : 2022-06-15

Contexte :
L’EPITA ouvre plusieurs postes d’Enseignants/Ingénieurs d’étude en informatique à temps complet, pour un recrutement au plus tard en début d’année scolaire 2022-2023.

Sujet :
Leur mission sera de mener des projets fortement innovants, développer les plates-formes de l’école et accompagner les projets des étudiants du Cycle ingénieur sur ses cinq sites,
afin d’accompagner la dynamique de développement de l’École à l’échelle nationale.

Profil du candidat :
Selon profil, les missions peuvent s’impliquer dans des projets de recherche, voire mener à la réalisation d’une thèse de doctorat.

Les informations précises concernant ces postes et le lien pour nous transférer votre dossier de candidature sont disponibles ici :

– https://www.lrde.epita.fr/~theo/postes_EPITA_EIE_2022.pdf

Formation et compétences requises :
Ingénieur ou docteur en informatique.

Il s’agit de soutenir nos équipes et axes de recherche sur les thématiques suivantes :
– Sécurité des logiciels et des architectures : identification, protection, détection et réaction,
– Système bas-niveau (noyau, assembleur), systèmes d’exploitation, machines virtuelles et informatique en nuage,
– Système embarqué (dont robotique),
– Science et ingénierie des données, extraction de connaissances,
– Apprentissage automatique et autres sous-domaines de l’IA,
– Traitement d’images, reconnaissance des formes et vision,
– Automates et leurs applications (dont vérification et synthèse),
– Logiciel et performance (dont HPC, GPU).

Adresse d’emploi :
L’EPITA a des campus dans les villes suivantes:
– Paris (Kremlin-Bicêtre et Campus Cyber à la Défense)
– Lyon
– Rennes
– Strasbourg
– Toulouse

Document attaché : 202205050942_postes_EPITA_EIE_2022.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : CESBIO
Durée : 12 months
Contact : mathieu.fauvel@inrae.fr
Date limite de publication : 2022-06-20

Contexte :
Satellite remote sensing is an active field of research, with application in environmental, agricultural and climate change science. Several satellite missions have been launched in the last decades, such as the European Copernicus program, and provide massive Earth observation open access data.
Among the various products obtained from these missions, large scale land cover mapping is surely the most operational. Nowadays, such mapping is used for a large range of environmental applications and of primarily importance in the context of climate change. Several open and pri- vate achievements were announced recently (e.g., https://www.theia-land.fr/en/ceslist/land- cover-sec/ or https://viewer.esa-worldcover.org/worldcover) but this topic is still an impor- tant active field of research and engineering. One of the main limiting problems is the ability to efficiently process the very large amount of data that researchers and engineers are faced with.
In this context, the open-source software iota2 (source: https://framagit.org/iota2-project/ iota2, documentation: https://docs.iota2.net/develop/) has been initiated by the CESBIO-Lab as a generic processing chain to fully process recent satellite time series, such as SENTINEL-1 and SENTINEL-2 or Landsat-8. It allowed to produce the first map of the land cover over the metropolitan French territory (e.g., https://theia.cnes.fr/atdistrib/rocket/#/collections/ OSO/21b3e29b-d6de-5d3b-9a45-6068b9cfe77a).
To extend the development of the software, outside of the CESBIO lab, the PARCELLE project was set up to foster the applicability of iota2 to other large scale mapping problems. Three main topics are considered in the project.
1. A quantitative and qualitative assessment of the performances of iota2 for different types of landscapes (e.g., South-Africa or South-America) and/or different land cover types.
2. The methodological integration of state-of-the-art algorithms from the project partners.
3. Promote the usage of iota2 trough training and scientific meeting.
Ultimately, the improvements of the chain will be used to enrich several Centre d’Expertise Scientifique (CES) of the national data center Theia

Sujet :
The first mission of the recruit is to work on the development of new features for iota2, such as deep learning algorithms applied at large scale (super-resolution, classification, inversion . . . ). Appli- cant could check the project repository for more details (https://framagit.org/iota2-project/ iota2/-/issues).
The second mission is related to give training for others members of the project and institutional users (e.g. https://docs.iota2.net/formation/ and its repository https://gitlab.cesbio.omp. eu/fauvelm/formation-iota2). Also, some times will be devoted to answer users questions (mainly trough the issues interface of the gitlab repository).
The third mission of the recruit will be to coordinate the different developments carried out by the partners. As such, other issues may emerge during the project.

Profil du candidat :
The applicant must have a solid background in python (numpy, pandas, scikit learn, pytorch), sci- entific computing, linux, and distributed version control system (git). Experience in software doc- umentation (docstrings, sphinx) will be appreciated, as well as some knowledge in remote sensing image processing, geomatics, geographic information systems and data bases.
The applicant should send a detailed CV, motivation letter, reference letters and, if possible, links to developed software to the contacts.

Formation et compétences requises :
The applicant must have a solid background in python (numpy, pandas, scikit learn, pytorch), sci- entific computing, linux, and distributed version control system (git). Experience in software doc- umentation (docstrings, sphinx) will be appreciated, as well as some knowledge in remote sensing image processing, geomatics, geographic information systems and data bases.
The applicant should send a detailed CV, motivation letter, reference letters and, if possible, links to developed software to the contacts.

Adresse d’emploi :
CESBIO,
Centre d’Etudes Spatiales de la Biosphère, 31400 Toulouse

Document attaché : 202206081219_cdd_parcelle.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : Centre Inria de Lyon – Equipe-Projet DANTE
Durée : Poste permanent
Contact : remi.gribonval@inria.fr
Date limite de publication : 2022-07-15

Contexte :
L’équipe-projet Inria DANTE (https://team.inria.fr/dante) du LIP à l’ENS de Lyon bénéficie cette année d’un poste permanent d’ingénieur(e) Inria.

La première affectation au sein de notre équipe porte sur une durée de 4 ans renouvelable. La personne recrutée s’intègrera par ailleurs au collectif des ingénieurs permanents de l’institut, représenté au niveau d’un centre par le Service d’Expérimentation et de Développement (SED).

Poste ouvert dans un premier temps en mobilité fonction publique (date limite de candidature 6 mai 2022), puis le cas échéant sur concours de recrutement.

Sujet :
L’équipe concernée, DANTE, a pour principal objectif de développer des techniques d’apprentissage et des algorithmes de traitement du signal munis de solides fondements théoriques, physiquement interprétables, et économes en ressources. Parmi ces techniques d’IA, le développement de la librairie logicielle Faµst de calcul matriciel à grande échelle est un projet central pour l’équipe. La maîtrise durable de ce développement technologique ciblant les codes entre traitement du signal, apprentissage et calcul scientifique avec utilisation de matrices creuses est un enjeu structurant important pour l’équipe.

Pour mener ses travaux, DANTE s’appuie sur une culture à l’interface entre traitement du signal et apprentissage, et sur une expertise théorique et algorithmique autour de la notion de parcimonie, des graphes, et de l’optimisation à grande échelle. Via des partenariats choisis, les méthodes développées ont des applications potentielles allant de l’IA frugale sur des dispositifs embarqués (par exemple des véhicules autonomes) à l’imagerie médicale (IRM haute-résolution), l’astrophysique, ou les sciences sociales computationnelles (modélisation et analyse de phénomènes de contagion).

Profil du candidat :
Profil recherché en développement logiciel spécialiste en calcul scientifique pour l’apprentissage et le traitement du signal.

Formation et compétences requises :
Niveau de diplôme exigé : Thèse ou équivalent
Autre diplôme apprécié : Bac+5 ou équivalent

Pour plus de détails sur le poste, les contacts, et comment postuler :

https://jobs.inria.fr/public/classic/fr/offres/2022-04758

Adresse d’emploi :
Lyon

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

Laboratoire/Entreprise : Université Paris Nanterre, UFR SEGMI
Durée : Une prise en fonctio
Contact : sonia.guehis@parisnanterre.fr
Date limite de publication : 2022-06-28

Contexte :
Bonjour

Un poste de maître de conférences en informatique, section 27, va être prochainement publié à l’Université Paris Nanterre au titre de la session synchronisée, pour une prise en fonction à la rentrée 2022.

Sujet :
Le profil du poste est : Ingénierie de données et Data Analytics

Les détails se trouvent ci-dessous.

Le profils du poste est disponible à
https://www.galaxie.enseignementsup-recherche.gouv.fr/ensup/ListesPostesPublies/ANTEE/2022_1/0921204J/FOPC_0921204J_4720.pdf

Profil du candidat :
Descriptif Enseignement :

La personne recrutée devra avoir des compétences pour enseigner dans le cursus MIAGE (Méthodes Informatiques Appliquées à la Gestion des Entreprises) et le cursus Data Science for Social Sciences (D3S). Les enseignements seront principalement des enseignements de bases de données, manipulation des données sous plusieurs angles et traitement et analyse de données massives. Il-Elle contribuera à l’évolution des programmes des deux masters pour leurs enseignements d’informatique décisionnelle ou apprentissage automatique. Il-Elle dispensera également des enseignements de traitement des données en licence au sein de l’UFR Segmi.

Descriptif Recherche:

N’ayant de laboratoire d’informatique local, les candidats devront pouvoir être rattachés à des structures de recherche franciliennes.
Néanmoins, les candidats devront avoir un profil de recherche autour de la thématique des bases de données massives et data analytics qui leur permette d’établir des synergies avec l’une ou plusieurs des thématiques de recherche présentes à Nanterre.

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Université Paris Nanterre, UFR SEGMI

Contacts :
Marta Rukoz (marta.rukoz_castillo@parisnanterre.fr ), et Sonia Guehis (sonia.guehis@parisnanterre.fr )

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

Laboratoire/Entreprise : CESBIO
Durée : 9 – 24 months
Contact : jordi.inglada@cesbio.eu
Date limite de publication : 2022-06-30

Contexte :
About CESBIO
════════════

Research at CESBIO aims to develop knowledge on continental biosphere
dynamics and functioning at various temporal and spatial scales and as
such participates in the specification of space missions and the
processing of remotely sensed data. CESBIO is or has been PI for 2 ESA
satellite missions (SMOS, the Soil Moisture and Ocean Salinity
satellite, and BIOMASS, a P-band SAR system to be launched in 2022)
and for the French-Israeli Venus satellite (2-day revisit, 10 m
resolution, optical sensor for vegetation monitoring, launched in
2017). CESBIO has developed the [`iota2′] processing chain for the
operational production of land-cover maps at the national French
scale. It has therefore a strong experience in upscaling learning and
classification processes. CESBIO has been committed over the last 4
years in collecting feedback, tailoring `iota2′ outputs for various
end-users, and disseminating it for several research institutes in
France.

[`iota2′]

Context
═══════

The [MAESTRIA] project (Multi-modAl Earth obServaTion Image Analysis)
aims to solve the methodological challenges related to the fully
automatic analysis of the massive amount of images acquired by Earth
Observation platforms. MAESTRIA targets to generate land-cover and
land-use descriptions at country scale at many spatial resolutions and
sets of classes. The ultimate goal is to provide a continuum of
spatially and semantically consistent products, that are relevant for
many end-users and applications. Both public policies at local or
national levels and scientific models will benefit from such kinds of
products for climate modelling, urban planning, crop monitoring or
impact assessment of surface changes.

The output of the MAESTRIA project will be two-fold: (i) methods that
leverage current challenges in Earth Observation image analysis; (ii)
a large range of precise and up-to-date land-cover maps available over
very large scales from 2m to 100m. Both will be made freely available
so as to stimulate research and commercial services built upon such
maps.

The current position integrates in and is funded by the MAESTRIA
project.

[MAESTRIA]

Application procedure
═════════════════════

Candidates should send an e-mail to jordi.inglada@cesbio.eu
containing:
1. Full CV
2. Letter of interest
3. Contact information for 2 references

Remuneration and duration
═════════════════════════

The gross monthly salary will be between 1800 € and 2200 € depending
on the experience. The contract may be reconducted up to 24 months in
the frame of another project.

Sujet :
Assignment
══════════

The work is dedicated to the fusion of heterogeneous information
coming from different satellite sensors in order to improve the
accuracy and semantic richness of the produced land cover maps.

In MAESTRIA, a new /pivotal/ representation of the multi-modal data is
being be developed in order to minimize the loss of information with
respect to the original data: *a set of common variables to all
modalities sampled at 10m resolution and daily revisit*. Two main
approaches will are developed in parallel: one based on (1) *physical
approaches* (models of the landscapes and the measuring mechanisms)
and the other one based on purely (2) *statistical approaches*. We pay
special attention to the possibility of cross-pollination of the two
approaches.

The specific tasks of the job cover the implementation and the
evaluation of representation learning algorithms (deep learning
networks). The work will be done under the supervision of the MAESTRIA
researchers.

Profil du candidat :
• Master’s or PhD in Applied Mathematics, Computer Science or Machine
Learning

Formation et compétences requises :
• Good programming skills in Python, knowledge of Pytorch will be
highly appreciated

Adresse d’emploi :
CESBIO
CNES – DSO/SI/CB – BPI 2801
18, avenue Edouard Belin
31401 Toulouse Cedex 09 – France

Document attaché : 202203221532_mmdc-position-cesbio-2022.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : LISN
Durée : 12 mois
Contact : anne.vilnat@limsi.fr
Date limite de publication : 2022-06-30

Contexte :
Nous recherchons un ingénieur de recherche/post-doctorant expérimenté pour travailler au sein du laboratoire LISN (laboratoire mixte CNRS-Université Paris-Saclay), avec des chercheurs spécialisés en Traitement Automatique des Langues (TAL).
Cette recherche s’inscrit dans le cadre du programme de maturation de 18 mois entre l’entreprise Professorbob.ai, leader dans l’apprentissage adaptatif, la SATT Paris Saclay (Société d’Accélération du Transfert de Technologies) et le CNRS. Les postes sont localisés dans les locaux du CNRS LISN.
Il s’agit de travailler sur un projet d’assistant virtuel d’enseignement dédié à l’éducation et la formation, qui fait l’objet d’une collaboration entre le laboratoire et l’entreprise qui travaille sur la mise au point de Professorbob.ai ( https://professorbob.ai/ )

Cet assistant devra être en mesure d’aider des étudiants dans leurs apprentissages :
– En répondant à des questions en rapport avec les sujets des cours
– En proposant des outils pour l’ancrage de connaissances
– En personnalisant l’apprentissage via des méthodes “d’apprentissage adaptatif”.
La création de l’assistant virtuel requiert des connaissances et une maîtrise techniques avancées sur les modèles et problématiques en traitement du langage naturel. Plus spécifiquement, nous nous intéresserons aux problématiques de génération de textes, de recherche d’informations, d’évaluation du langage et de transfert de domaine.
Les récentes avancées en matière de traitement de la langue nous permettent d’envisager la construction d’un tel système, en particulier grâce aux approches neuronales pour la génération de questions ou la recherche d’informations. Malheureusement, si les modèles les plus performants permettent d’obtenir des résultats satisfaisants en langue anglaise, peu de modèles pré-existent pour la langue française. Aussi, même s’il existe des corpus publiquement accessibles pour la tâche de génération de questions, ces corpus ne correspondent que partiellement aux types de question souhaités pour un assistant de cours. Pour pallier ce manque de données, nous travaillons à la mise en place d’un corpus de questions de cours en langue française d’ici à la date du début de contrat.
Les principales problématiques étudiées dans le poste proposé porteront sur la génération de questions et de réponses.
Les principales problématiques étudiées dans le poste proposé porteront sur la génération de questions et de réponses.

Sujet :
Le but global du projet est d’assister un enseignant en l’aidant à répondre à des questions nombreuses et répétitives des apprenants. Il faut donc apprendre à répondre aux questions, en s’appuyant sur des données fiables, fournies par les enseignants. En s’appuyant sur les travaux récents dans le domaine du TAL, on sait qu’il est possible d’améliorer les systèmes classiques et basiques de réponses à des questions. Cependant, les données au sein desquelles les réponses devront être trouvées ne sont pas les données classiques utilisées dans les campagnes d’évaluation, mais des données en lien avec la discipline en cours d’apprentissage.
Il sera dans un premier temps demandé de traiter les données de questions/réponses récoltées lors de la campagne d’annotation. Le travail consistera donc à formater et nettoyer les données disponibles.
Dans un second temps, les travaux porteront sur la génération de questions, mais aussi sur leur évaluation. Pour cela, il faudra évaluer quels sont les modèles et métriques les plus adéquats, mais aussi mettre en place un protocole d’évaluation pour valider les approches proposées. Il faudra par la suite être en mesure de déployer ces approches sur le système.
Enfin, les approches de sélection/génération de réponses seront étudiées et mises en place afin de permettre des améliorations significatives de l’assistant. Notons aussi que les problématiques d’évaluations étudiées pour la génération de questions pourront s’avérer aussi utiles dans cette dernière étape.
Le travail sera fait dans un cadre collaboratif avec 2 autres chercheurs et devra prendre notamment en compte les axes de recherche de l’équipe : transfer learning, continuous learning et IA conversationnelle.

Le but global du projet est d’assister un enseignant en l’aidant à répondre à des questions nombreuses et répétitives des apprenants. Il faut donc apprendre à répondre aux questions, en s’appuyant sur des données fiables, fournies par les enseignants. En s’appuyant sur les travaux récents dans le domaine du TAL, on sait qu’il est possible d’améliorer les systèmes classiques et basiques de réponses à des questions. Cependant, les données au sein desquelles les réponses devront être trouvées ne sont pas les données classiques utilisées dans les campagnes d’évaluation, mais des données en lien avec la discipline en cours d’apprentissage.
Il sera dans un premier temps demandé de traiter les données de questions/réponses récoltées lors de la campagne d’annotation. Le travail consistera donc à formater et nettoyer les données disponibles.
Dans un second temps, les travaux porteront sur la génération de questions, mais aussi sur leur évaluation. Pour cela, il faudra évaluer quels sont les modèles et métriques les plus adéquats, mais aussi mettre en place un protocole d’évaluation pour valider les approches proposées. Il faudra par la suite être en mesure de déployer ces approches sur le système.
Enfin, les approches de sélection/génération de réponses seront étudiées et mises en place afin de permettre des améliorations significatives de l’assistant. Notons aussi que les problématiques d’évaluations étudiées pour la génération de questions pourront s’avérer aussi utiles dans cette dernière étape.
Le travail sera fait dans un cadre collaboratif avec 2 autres chercheurs et devra prendre notamment en compte les axes de recherche de l’équipe : transfer learning, continuous learning et IA conversationnelle.

Profil du candidat :
Doctorat ou Master en rapport avec le Deep learning, idéalement avec le traitement de la langue naturelle

Formation et compétences requises :
Bonne maîtrise des outils du TAL :
– Modèles Deep Learning: connaissance théorique et manipulation avancée des RNN, Auto-encoders, Transformers (BERT / Roberta / T5,..), etc.. surtout des modèles de Question Answering, Question Generation, etc..
Bibliothèques et frameworks Deep Learning/Machine Learning comme Pytorch, Tensorflow, Keras, NLTK, Spacy, Scikit-learn, etc..
– Algorithmique: très bonne connaissance et maîtrise pratique des algorithmes classiques sur les textes, arbres, graphe – Statistiques: connaissances des techniques d’échantillonnage
– Expérience du développement et du débogage en Python
– Maîtrise de la démarche Data Science : définition des tâches, définition de métriques de performance, veille technologique, analyse de publications scientifiques, implémentation, fine-tuning et évaluation de modèles
– Anglais scientifique courant
– Aptitude à communiquer et à travailler en équipe

Compétences supplémentaires souhaitables
Moteurs de recherche et traitements textuels: indexation, utilisation d’ElasticSearch, Lucène / SolR, formalisation et recherche d’expressions régulières

Adresse d’emploi :
LISN
Campus universitaire bât 507
Rue du Belvedère
F – 91405 Orsay cedex

Document attaché : 202205051010_LISNingénieurR&D-Post-Doc.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : IRT SystemX
Durée : CDI
Contact : georges.hebrail@irt-systemx.fr
Date limite de publication : 2022-06-30

Contexte :
Rattaché au domaine « Data IA », vous intégrez des projets collaboratifs composés d’ingénieurs-chercheurs, de chercheurs industriels et académiques, de post-doctorants et de doctorants. Vous reportez donc hiérarchiquement au Responsable d’équipe et opérationnellement aux Chefs de projet.

Vos missions principales consistent à :

Participer à l’élaboration des propositions méthodologiques, technologiques et architecturales de l’équipe projet en cohérence avec les attentes des partenaires industriels et les propositions des partenaires académiques ;
Analyser les cas d’usages des partenaires industriels et mener les travaux de recherche nécessaires pour lever ces verrous scientifiques et technologiques, produire les livrables correspondants ;
Réaliser, configurer et mettre en place les preuves de concept et les démonstrateurs conformément au contexte opérationnel des partenaires industriels ;
Documenter les travaux réalisés et participer aux transferts des résultats méthodologiques et technologiques vers les équipes des partenaires du projet ;
Contribuer à la dissémination et à l’élaboration de la roadmap scientifique et technologique de votre domaine.
Être référent de thèse (Ingénieur-chercheur référent, co-encadrement de thèse).
Etablir des collaborations avec des laboratoires académiques partenaires.
Conseiller et disséminer les bonnes pratiques permettant de capitaliser et de réutiliser les travaux de l’IRT.

Selon votre profil et vos préférences, vous pourrez évoluer par la suite vers un poste d’Expert, de Chef de projet ou/et Responsable d’équipe/Responsable d’axe.

Sujet :
Les missions seront amenées à évoluer selon les projets. Vous serez dans un premier temps rattaché au projet SMD (Sémantiques Métier pour l’exploitation de Données multi-sources) qui est un projet de coopération avec des acteurs de comme domaines Défense et sécurité, Réseaux ferroviaires, Production et fournisseur d’électricité, fournisseurs d’équipements (analyse des appels d’offres), Fournisseurs de technologies d’analyse des contenus et de données multimédia, etc.

Le projet s’inscrit dans le cadre du programme d’Intelligence Artificielle et d’Ingénierie Augmentée (IA2) mis en œuvre par l’IRT SystemX. Ce projet a pour objectif de croiser des expertises multisectorielles et de mutualiser les efforts de R&D des partenaires sur la thématique de l’hybridation d’approches d’apprentissage numérique (ex. réseaux de neurones pour le traitement des textes, des images, des vidéos, …) et d’approches d’IA symbolique pour l’extraction et la qualification des connaissances à partir de données hétérogènes.

Les missions seront amenées à évoluer selon les projets mais portent pour le démarrage sur :

Participer à la caractérisation des données disponibles ;
Analyser et traiter des documents multimédias ;
Développer ou faire évoluer des outils permettant de construire et utiliser des connaissances à partir de corpus de données hétérogènes :
Intégrer les connaissances dans un processus d’analyse et de traitement automatique ;
Proposer/évaluer des méthodes de génération automatique de graphes de connaissances (besoin adapté au cas d’usage industriel) ;
Concevoir et développer des preuves de concepts en gestion de connaissance ;
(Un plus) Utiliser des fonctionnalités de traitement automatique du langage naturel (NLP) ;
Enrichir les environnements de démonstration ;
Définir et développer de nouveaux schémas d’apprentissage et de fusion de données dans un contexte multimodal hétérogène (sémantique, structurelle, temporelle…)
Enrichir les environnements de démonstration ;

Mots-clés : NLP, IA Symbolique, Machine Learning

Profil du candidat :
Issu d’une formation Bac + 5 minimum, de profil ingénieur ou docteur avec une spécialisation dans la représentation de connaissance, ou en NLP.

Compétences techniques :

Maitrise des concepts, méthodes et algorithmes de construction, gestion et utilisation de connaissances (web sémantique, raisonnement, IA symbolique, …) ;
Maîtrise des concepts, méthodes et algorithmes de Machine Learning, notamment les approches de Deep Learning ;
Maîtrise des environnements logiciels pour la gestion des connaissances et le Machine Learning ;
Web sémantique : OWL, RDF, RDFS, SPARQL, SHACL
Des connaissances technologiques nécessaires pour la définition et la mise en œuvre des outils de Machine Learning (scikitlearn, tensorflow, pytorch) ;
Bonnes connaissances en conception et développement logiciel (python au minimum).
Connaissances souhaitées en adaptation de domaine et en transfert d’apprentissage;
La compréhension des problématiques fonctionnelles et des enjeux numériques des systèmes complexes ;
Les bases scientifiques indispensables pour la maitrise des modèles nécessaires à la formalisation des interactions entre différentes dimensions d’un système complexe ;

Qualités professionnelles et relationnelles :

Curiosité, esprit d’initiative, capacité d’analyse et rigueur
Adaptabilité et autonomie
Capacité à travailler en mode projet: suivi et avancement des travaux, valorisation et communication des résultats
Aisance relationnelle, capacité à travailler en équipe, très bonne communication orale et écrite (en français et anglais)

L’IRT SystemX est engagé en faveur de l’égalité des chances. A ce titre, tous nos postes sont ouverts aux candidats en situation de handicap.

Pour ce poste basé au sein du cluster Paris-Saclay (91), des déplacements occasionnels sont à prévoir en région parisienne. Vous travaillerez au sein d’une équipe jeune, sur des projets attractifs et vous bénéficierez d’avantages tels que : mutuelle intéressante, subvention de l’employeur pour la restauration, 3 semaines de congés en plus du légal, congés supplémentaires en fonction de l’ancienneté, 1% logement, comité économique et social, partenariat avec Science Accueil permettant aux collaborateurs étrangers d’obtenir notamment un accompagnement dans les démarches administratives.

Formation et compétences requises :
–

Adresse d’emploi :
Détails à l’adresse suivante : https://www.irt-systemx.fr/recrutement/ingenieur-chercheur-en-gestion-de-connaissances-ontologies-web-semantique-et-apprentissage-f-h/

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

Laboratoire/Entreprise : IRT SystemX
Durée : CDI
Contact : sana.tmar@irt-systemx.fr
Date limite de publication : 2022-06-30

Contexte :
Rattaché au domaine « Data IA », vous intégrez des projets collaboratifs composés d’ingénieurs-chercheurs, de chercheurs industriels et académiques, de post-doctorants et de doctorants. Vous reportez donc hiérarchiquement au Responsable d’équipe et opérationnellement aux Chefs de projet.

Vos missions principales consistent à :

Participer à l’élaboration des propositions méthodologiques, technologiques et architecturales de l’équipe projet en cohérence avec les attentes des partenaires industriels et les propositions des partenaires académiques ;
Analyser les cas d’usages des partenaires industriels et mener les travaux de recherche nécessaires pour lever ces verrous scientifiques et technologiques, produire les livrables correspondants ;
Réaliser, configurer et mettre en place les preuves de concept et les démonstrateurs conformément au contexte opérationnel des partenaires industriels ;
Documenter les travaux réalisés et participer aux transferts des résultats méthodologiques et technologiques vers les équipes des partenaires du projet ;
Contribuer à la dissémination et à l’élaboration de la roadmap scientifique et technologique de votre domaine.
Être référent de thèse (Ingénieur-chercheur référent, co-encadrement de thèse).
Etablir des collaborations avec des laboratoires académiques partenaires.
Conseiller et disséminer les bonnes pratiques permettant de capitaliser et de réutiliser les travaux de l’IRT.

Selon votre profil et vos préférences, vous pourrez évoluer par la suite vers un poste d’Expert, de Chef de projet ou/et Responsable d’équipe/Responsable d’axe.

Sujet :
Les missions seront amenées à évoluer selon les projets. Vous serez dans un premier temps rattaché au projet SMD (Sémantiques Métier pour l’exploitation de Données multi-sources) qui est un projet de coopération avec des acteurs de comme domaines Défense et sécurité, Réseaux ferroviaires, Production et fournisseur d’électricité, fournisseurs d’équipements (analyse des appels d’offres), Fournisseurs de technologies d’analyse des contenus et de données multimédia, etc.

Le projet s’inscrit dans le cadre du programme d’Intelligence Artificielle et d’Ingénierie Augmentée (IA2) mis en œuvre par l’IRT SystemX. Ce projet a pour objectif de croiser des expertises multisectorielles et de mutualiser les efforts de R&D des partenaires sur la thématique de l’hybridation d’approches d’apprentissage numérique (ex. réseaux de neurones pour le traitement des textes, des images, des vidéos, …) et d’approches d’IA symbolique pour l’extraction et la qualification des connaissances à partir de données hétérogènes.

Les missions seront amenées à évoluer selon les projets mais portent pour le démarrage sur :

Participer à la caractérisation des données disponibles ;
Analyser et traiter des documents multimédias ;
Développer ou faire évoluer des outils permettant de construire et utiliser des connaissances à partir de corpus de données hétérogènes :
Intégrer les connaissances dans un processus d’analyse et de traitement automatique ;
Proposer/évaluer des méthodes de génération automatique de graphes de connaissances (besoin adapté au cas d’usage industriel) ;
Concevoir et développer des preuves de concepts en gestion de connaissance ;
(Un plus) Utiliser des fonctionnalités de traitement automatique du langage naturel (NLP) ;
Enrichir les environnements de démonstration ;
Définir et développer de nouveaux schémas d’apprentissage et de fusion de données dans un contexte multimodal hétérogène (sémantique, structurelle, temporelle…)
Enrichir les environnements de démonstration ;

Profil du candidat :
Issu d’une formation Bac + 5 minimum, de profil ingénieur ou docteur avec une spécialisation dans la représentation de connaissance, ou en NLP.

Compétences techniques :

Maitrise des concepts, méthodes et algorithmes de construction, gestion et utilisation de connaissances (web sémantique, raisonnement, IA symbolique, …) ;
Maîtrise des concepts, méthodes et algorithmes de Machine Learning, notamment les approches de Deep Learning ;
Maîtrise des environnements logiciels pour la gestion des connaissances et le Machine Learning ;
Web sémantique : OWL, RDF, RDFS, SPARQL, SHACL
Des connaissances technologiques nécessaires pour la définition et la mise en œuvre des outils de Machine Learning (scikitlearn, tensorflow, pytorch) ;
Bonnes connaissances en conception et développement logiciel (python au minimum).
Connaissances souhaitées en adaptation de domaine et en transfert d’apprentissage;
La compréhension des problématiques fonctionnelles et des enjeux numériques des systèmes complexes ;
Les bases scientifiques indispensables pour la maitrise des modèles nécessaires à la formalisation des interactions entre différentes dimensions d’un système complexe ;

Qualités professionnelles et relationnelles :

Curiosité, esprit d’initiative, capacité d’analyse et rigueur
Adaptabilité et autonomie
Capacité à travailler en mode projet: suivi et avancement des travaux, valorisation et communication des résultats
Aisance relationnelle, capacité à travailler en équipe, très bonne communication orale et écrite (en français et anglais)

L’IRT SystemX est engagé en faveur de l’égalité des chances. A ce titre, tous nos postes sont ouverts aux candidats en situation de handicap.

Pour ce poste basé au sein du cluster Paris-Saclay (91), des déplacements occasionnels sont à prévoir en région parisienne. Vous travaillerez au sein d’une équipe jeune, sur des projets attractifs et vous bénéficierez d’avantages tels que : mutuelle intéressante, subvention de l’employeur pour la restauration, 3 semaines de congés en plus du légal, congés supplémentaires en fonction de l’ancienneté, 1% logement, comité économique et social, partenariat avec Science Accueil permettant aux collaborateurs étrangers d’obtenir notamment un accompagnement dans les démarches administratives.

Au cours de notre processus de recrutement, vous rencontrerez le responsable d’équipe, le chef de projet et une collaboratrice du service RH puis éventuellement le Directeur Recherche & Technologies de notre institut.

Formation et compétences requises :
–

Adresse d’emploi :
Tous les détails à l’adresse suivante :
https://www.irt-systemx.fr/recrutement/ingenieur-chercheur-en-gestion-de-connaissances-ontologies-web-semantique-et-apprentissage-f-h/

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

Laboratoire/Entreprise : Cirad, UMR TETIS
Durée : CDI
Contact : mathieu.roche@cirad.fr
Date limite de publication : 2022-07-01

Contexte :
Le Cirad (Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement) produit et transmet de nouvelles connaissances pour accompagner l’innovation et le développement agricole dans les pays du Sud avec ses partenaires. Il a pour objectif prioritaire de bâtir une agriculture durable des régions tropicales et méditerranéennes, adaptée aux changements climatiques, capable de nourrir 10 milliards d’êtres humains en 2050, tout en préservant l’environnement.

En savoir plus sur le Cirad : www.cirad.fr

Date de début : 01/11/2022

Sujet :
L’unité TETIS (Territoires, environnement, télédétection et information spatiale) recherche un.e Chercheur.se en Science des données et modélisation. Le poste a pour ambition d’améliorer les systèmes de veille et d’alerte en répondant à des enjeux sociétaux en santé et sécurité alimentaire.
– La veille en santé animale, et notamment la détection précoce d’émergences au niveau mondial d’agents pathogènes, est l’un des moyens permettant de prévenir ou d’anticiper l’introduction de dangers sanitaires en particulier dans un contexte One Health. Le but des systèmes de veille développés à TETIS en collaboration avec d’autres unités (en particulier ASTRE) est de disposer d’outils réactifs, complémentaires des sources officielles.
– Les systèmes de suivi de la sécurité alimentaire représentent un autre enjeu de prévention ou d’anticipation des risques en particulier au Sud. En effet, les risques agricoles sont d’autant plus aigus en Afrique de l’Ouest que les services nationaux de surveillance et de suivi peuvent être défaillants faute de moyens techniques et financiers. Bien que les données agro-climatiques aient été largement utilisées à cette fin, l’utilisation d’autres sources de données (enquêtes ménages, médias sociaux, presse, analyse de marché, suivi des prix) peut se révéler complémentaire voire majeur pour les systèmes d’alerte.
En collaboration avec les chercheurs en sciences des données et modélisation de l’UMR TETIS, vous concevrez et mettrez en oeuvre des méthodes originales croisant des approches orientées données (Science des données, apprentissage automatique, etc.) et orientées processus (modélisation de processus spatiaux et dynamiques en interaction à différentes échelles dans les territoires).

Dans un cadre pluridisciplinaire fondé sur les deux domaines d’application, vous ferez des propositions génériques de mise en relation fondées sur l’extraction, la sélection et l’exploitation de descripteurs thématiques, spatiaux et temporels issus des différentes sources de données. Ceci s’appuiera sur la mobilisation de méthodes de Sciences des Données et d’apprentissage automatique qui pourront être guidées par les connaissances expertes et les modèles existants. Enfin, une attention particulière sera apportée pour produire des méthodes avec une forme de « sémantisation » et d’explicabilité des résultats indispensables dans un cadre pluridisciplinaire et d’interaction avec les experts.

Profil du candidat :
De formation scientifique, vous êtes titulaire d’un doctorat en informatique.

Formation et compétences requises :
Les compétences attendues sont :
– Connaissances approfondies en sciences des données et/ou apprentissage automatique avec des connaissances sur les approches orientées processus (modélisation).
– Une expérience en extraction et combinaison de données hétérogènes multisources est souhaitée.
– Publications majeures en sciences des données.
– Bonne aptitude au travail en équipe et en réseau partenarial.
– Souci du transfert opérationnel des recherches, intérêt pour la formation et pour les interactions avec les acteur.rice.s/partenaires.
– Goût pour la pluridisciplinarité.
– Autonomie et leadership.
– Bonne pratique de l’anglais lu, écrit et parlé.
– Une expérience de 1 an ou plus après thèse est souhaitable.
– Une expérience de recherche à l’international serait un plus.

Adresse d’emploi :
== Localisation du poste

– Montpellier (UMR TETIS)
avec des possibilités d’affectation au Sud à l’échéance de 2 ans

== Renseignements sur le poste

Mathieu ROCHE
mathieu.roche@cirad.fr

Référence : P-ES-TETIS-2022-06-CDI-6412

Pour candidater : https://recrutement.cirad.fr/offre-de-emploi/emploi-chercheur-se-en-science-des-donnees-et-modelisation_6412.aspx

Date de fin de diffusion : 28/08/2022

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

Laboratoire/Entreprise : LIFO (Laboratoire d’Informatique Fondamentale d’
Durée : 12 mois
Contact : mirian@univ-orleans.fr
Date limite de publication : 2022-07-10

Contexte :
THE REGIONAL PROJECT: aims to develop methods and tools to first extract information from textual data by structuring it in a database graph, and then to manipulate this knowledge graph in an intelligent way.

Sujet :
Data Science Queries: Language and Algorithms

The goal is the development of a first version of a query system on graph databases, whose (declarative) query language would encompass predictive analysis – a term that combines data management, machine learning and optimisation, and which reflects the growing demand for such tools for handling data science problems.

Profil du candidat :
The candidate should have a PhD degree in computer science.

Formation et compétences requises :
The work involves knowledge in the domain of databases and of machine learning. Skills on at least one of these areas are required. The candidate should also be motivated to invest in the complementary field.

A good English level is also required.

French is not mandatory for candidates with a very good level of English and willing to learn French for daily life in France.

Adresse d’emploi :
The research work is conducted at the Laboratoire d’Informatique Fondamentale d’Orléans (LIFO), in France. The postdoctoral fellow should be physically present (i.e., the Postdoctoral position is not achievable by remote work).

Document attaché : 202206012145_AnnoncePostDoc.txt

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

Laboratoire/Entreprise : DVRC/ESILV
Durée : CDI
Contact : nicolas.travers@devinci.fr
Date limite de publication : 2022-07-14

Contexte :
L’ESILV, Ecole Supérieure d’Ingénieurs Léonard de Vinci est une école d’ingénieurs généraliste au cœur des technologies du numérique. Elle recrute principalement au niveau Baccalauréat ainsi qu’au niveau des CPGE et forme des ingénieurs opérationnels s’insérant parfaitement dans le monde professionnel. Le projet pédagogique de l’ESILV s’articule autour des sciences et des technologies numériques ainsi qu’une forte transversalité avec 20% de son cursus en commun avec une école de management (EMLV) et une école du digital (IIM) dont un parcours Ingénieur Manager en 5 ans, double diplômant. Les spécialisations proposées portent sur la finance (ingénierie financière, actuariat et fintech), l’informatique (Data & IA, Objets connectés & sécurité), la mécanique (Modélisation & mécanique numérique, Industrie 4.0), l’énergie (Energie & villes durables) et la santé (Santé Biotech). Elle propose également deux Bachelors en Ingénierie Numérique et en Technologie & Management. 3300 élèves. L’ESILV est membre de la CGE, de l’UGEI, de la CDEFI, de Campus France et de Talents du Numérique

Sujet :
Pour résumer, 3 types de profils de chercheur :
Calcul Haute performance (HPC) et/ou Big Data Analytics (BDA), Distributed computing
La candidate ou le candidat recherché devra posséder des compétences fortes en Calcul Haute Performance et/ou en Big Data Analytics avec une coloration en Machine Learning. Ceux-ci incluent la conception, l’analyse et le développement de méthodes d’optimisation pour le Machine Learning, l’assimilation de données, l’algèbre linéaire numérique en grande dimension. Il est attendu des candidats qu’ils possèdent des aptitudes à développer/entreprendre des recherches au carrefour de ces disciplines.

Apprentissage machine, Machine Learning / Deep Learning / Convolutional Neural Network, par renforcement et incertitude,
Une thématique autour de l’apprentissage de données hétérogènes, multimodales ou de données sous forme de graphe serait appréciée.
Dans ce profil, bien que centré sur l’apprentissage machine et ses applications, la candidate ou le candidat devra mener une analyse basée sur des outils complémentaires pour mieux comprendre les mécanismes d’apprentissages et surmonter leurs défauts, en particulier l’explicabilité des résultats.
Les autres thèmes d’application sont ceux du laboratoire et de l’école : transition énergétique et environnementale, matériaux, finance/actuariat, santé.

Apprentissage automatique/statistique et/ou Optimisation en grande dimension
La candidate ou le candidat recherché devra posséder des compétences fortes dans le domaine du Machine Learning et du Statistical Learning. Ceux-ci incluent la conception, l’analyse et le développement de méthodes d’optimisation pour le Machine Learning, l’assimilation de données, l’algèbre linéaire numérique en grande dimension. Il est attendu des candidats qu’ils possèdent des aptitudes à développer/entreprendre des recherches au carrefour de ces disciplines.
Les autres thèmes d’application sont ceux du laboratoire et de l’école : transition énergétique et environnementale, matériaux, finance/actuariat, santé, tourisme.

Profil du candidat :
– Connaissances
□ Machine Learning,
□ Apprentissage automatique/statistique,
□ Calcul Haute performance, optimisation en grande dimension,
□ Distributed Computation,
□ Algorithmes d’intelligence artificielle,
□ Science des données et visualisation,
□ Enseignement supérieur,
□ Tissu économique et métiers.

– Connaissances opérationnelles
□ Méthodes pédagogiques (présentiel, classe inversée, distanciel avec outils digitaux, MOOC, SPOC, COOC …)
□ Outils bureautiques
□ Conduite de projet
□ Communication

– Connaissances comportementales
□ Réactivité et disponibilité
□ Excellent relationnel
□ Aisance orale
□ Autonomie

Formation et compétences requises :
Le/La candidat-e devra être titulaire d’un doctorat en informatique, une habilitation à diriger des recherches sera appréciée dans les sections CNU 27 et/ou 61

Adresse d’emploi :
12 avenue Léonard de Vinci, 92400 Courbevoie

Document attaché : 202206281625_EC Informatique_22_High Performance Computing &Big Data Analytics.pdf