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Laboratoire/Entreprise : équipe Bibliome, unité MaIAGe, INRA
Durée : 12 mois
Contact : claire.nedellec@jouy.inra.fr
Date limite de publication : 2017-05-30

Contexte :
Bibliome research team in MaIAGE laboratory (INRA, French Institute for Agronomic Research) has an open software development position in the H2020 OpenMinTeD project for contributing to the joint development of a European infrastructure for text-mining, its use for information extraction in specific domains and its evaluation.

Sujet :
The person hired will contribute to,
– The implementation of the three community driven applications in the Agriculture and Biodiversity domains (microbiology&food, wheat phenotyping and plant developement)
– Their integration into the client applications in bioinformatics infrastructures
– The automatisation of the harvesting and update of document collection and NLP resources (ontologies, nomenclatures, lexicon)

Profil du candidat :
Collaborative and networking and skills are essential; operational experience in European projects will be considered an advantage.

Formation et compétences requises :
Candidates should have
– a Master in Computer Science or in Bioinformatics with emphasis in Software Engineering;
– excellent programming skills (Java, Python);
– an experience in design, adaptation or configuration of pipelines is needed, either bioinformatics (e.g. Galaxy) or NLP (e.g. IUMA)
– an experience in Web Service (e.g. REST) and Web UI development will be appreciated.
– good writing skills (academic English).

Adresse d’emploi :
Period:
———
The starting date will be April 2017 for 12 months (possible extension)
Location: INRA research center in Jouy-en-Josas, near Paris in France.
Salary: Depends on diploma and level of experience. Gross monthly salary for a Master degree is between 2000 € for a beginner and 3000 € for an experienced Software engineer. The benefit package includes partial reimbursement of local transport and lunch, and health and retirement insurance.

Application
————-
Interested candidates should send their resume and a cover letter with OMTD-CDD-0517 reference to
– Claire Nédellec (head of Bibliome research team) (claire.nedellec@jouy.inra.fr)
– Copy to Louise Deléger (louise.deleger@jouy.inra.fr) and Robert Bossy (robert.bossy@jouy.inra.fr)

Links
– OpenMinTeD: http://openminted.eu/
– Bibliome: http://maiage.jouy.inra.fr/?q=fr/bibliome/
– MaIAGE: http://maiage.jouy.inra.fr/
– Bioinformatics platforms:
o Migale: http://migale.jouy.inra.fr/
o URGI: https://urgi.versailles.inra.fr/Tools/GnpIS
o IPS2: http://tools.ips2.u-psud.fr/projects/FLAGdb++/HTML/index.shtml

Document attaché :

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Laboratoire/Entreprise : Grenoble Alpes Data Institute
Durée : 3 ans
Contact : pierre-olivier.amblard@gipsa-lab.grenoble-inp.fr, michael.blum@univ-grenoble-alpes.fr.fr
Date limite de publication : 2017-05-31

Contexte :
Université Grenoble Alpes invites applications for two 3-year junior research chairs in Data Science.

The chairs will start in october 2017.
More information :
https://data-institute.univ-grenoble-alpes.fr/job-opportunities/

Sujet :
– the first chair is dedicated to Earth, Space and Environmental Sciences. The objective is to recruit an outstanding candidate motivated in developing or applying data science methodology to Earth, Space and Environmental Sciences.
– the second chair is dedicated to Life Sciences. The objective is to recruit an outstanding candidate motivated in developing or applying data science methodology to Life Sciences.

Profil du candidat :
Candidates will have a phd either in Earth, Space and Environmental Sciences (chair 1), Life Sciences (chair 2), or a phd in data science (statistics, machine learning, signal processing).

Formation et compétences requises :
A research project is required, and it is advised to develop it with teams in Grenoble. More information concerning the labs involved at
https://data-institute.univ-grenoble-alpes.fr/labs-involved/

Adresse d’emploi :
https://data-institute.univ-grenoble-alpes.fr/job-opportunities/

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Laboratoire/Entreprise : ISAE-SUPAERO
Durée : CDI
Contact : emmanuel.rachelson@isae-supaero.fr
Date limite de publication : 2017-06-09

Contexte :
L’Institut Supérieur de l’Aéronautique et de l’Espace (ISAE SUPAERO) fort de son offre de formation d’ingénieurs et de masters, mastères spécialisés et doctorats, est une institution de référence internationale pour la formation supérieure et la recherche dans le domaine aéronautique et spatial. L’ISAE SUPAERO développe des formations pluridisciplinaires et de haut niveau scientifique, dans lesquelles la dimension système est omniprésente. Ces formations adressent un très large spectre de domaines qui va bien au-delà de l’aéronautique et l’espace, avec par exemple l’énergétique, les systèmes autonomes et les sciences de la décision. Les recherches conduites à l’ISAE SUPAERO s’intéressent à ces mêmes domaines d’application.
Le Département d’Ingénierie des Systèmes Complexes (DISC) développe des compétences en mathématiques et informatique pour l’ingénierie aéronautique et spatiale. En enseignement comme en recherche, il s’intéresse aux modèles, méthodes et outils nécessaires pour maîtriser le comportement et les performances de systèmes complexes. Cette complexité peut être induite par le caractère multi-physique ou multi-échelle des systèmes étudiés, leur comportement dynamique, leur structure distribuée et communicante. Ces systèmes sont générateurs de flux de données de plus en plus importants dont l’exploitation est un enjeu majeur dans l’industrie aéronautique et spatiale (ex. maintenance, imagerie spatiale, etc.). Le département DISC développe des recherches méthodologiques dans ce domaine, ainsi que des applications en collaboration avec les autres départements et des partenaires académiques ou industriels.
Dans ce contexte, l’ISAE SUPAERO recrute un enseignant-chercheur en science des données, dont les missions et le profil sont décrits ci-dessous.

Sujet :
Missions en matière d’enseignement
Le titulaire du poste intervient en enseignement au profit de l’ensemble des formations de l’Institut : formations ingénieur, masters, mastères spécialisés, formation continue.
Il est amené à prendre à court terme des responsabilités au sein de ces formations.
Il contribue activement au développement des enseignements et programmes dans les domaines relatifs aux sciences des données, ainsi qu’à la réflexion globale et transverse sur les formations déployées. Sa mission comporte notamment les éléments suivants :
Animer, conjointement avec les enseignants-chercheurs des thématiques proches, la réflexion pédagogique autour de l’informatique pour le traitement des données et être force de proposition pour l’évolution des formations de l’Institut dans ce domaine.
Prendre la responsabilité de modules et/ou participer à l’enseignement de modules existants en distribution des données et des opérations : bases de données, architectures Big Data, écosystème Hadoop Spark, bibliothèques d’analyse et de traitement de données comme MLlib, Tensorflow ou Theano.
Participer au pilotage du parcours Sciences des Données et Décision en 3ème année du cursus ingénieur.
Contribuer aux modules du cursus ingénieur (tronc commun, notamment d’informatique, modules optionnels et spécialisations), et aux enseignements des méthodes et algorithmes d’analyse des données et d’intelligence artificielle.
Animer des équipes pédagogiques sur les thématiques connexes : datawarehousing, processus ETL, méthodologie de projet, data-driven business models, business intelligence.
Assurer une veille stratégique sur l’évolution des métiers de la donnée (data engineer, data scientist, CDO, etc.) et faire évoluer en conséquence les profils cibles des formations de l’ISAE-SUPAERO.
Encadrer et suivre des projets d’étudiants à différents stades de leur formation (projets de 2ème et 3ème année, stages de fin d’étude, etc.), réalisés au sein des laboratoires de l’Institut ou en externe, dans le cadre de partenariats de recherche ou en entreprise.
Missions en matière de recherche
Le titulaire du poste mène une activité de recherche en informatique pour la décision sur un domaine ouvert pouvant aller de l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle aux systèmes distribués. Il rejoint l’équipe Systèmes Décisionnels du Département d’Ingénierie des Systèmes Complexes, au sein de laquelle il décline son projet de recherche. Il est amené à interagir avec les thèmes des autres équipes de recherche du département et avec ceux des autres départements.
Sa mission se décline de la façon suivante :
Il contribue directement aux thèmes de recherche en informatique décisionnelle de l’équipe Systèmes Décisionnels et formule un projet de recherche s’intégrant harmonieusement dans l’activité existante.
Il est fortement apprécié qu’il établisse des liens de coopération avec les trois autres équipes de recherche du département.
Il contribue au rayonnement de l’activité de recherche de l’ISAE-SUPAERO par la publication, la participation aux conférences, sociétés savantes, pôles de compétitivité et plus généralement à l’écosystème de recherche local, national et international.
Il participe à l’animation et aux projets scientifiques du département et de l’ISAE-SUPAERO en établissant des collaborations et des actions thématiques pertinentes, en effectuant une veille scientifique sur son domaine de recherche et en assurant la pertinence du projet scientifique de l’ISAE-SUPAERO en regard de ce domaine.
Il encadre stagiaires et doctorants.
Il participe au développement des outils scientifiques de l’ISAE-SUPAERO dans le cadre de son périmètre de recherche, de projets structurants ou transverses.
Il contribuera au développement des ressources propres de l’Institut, sous forme de partenariats académiques et industriels, de valorisation et de financements de l’activité de recherche.

Profil du candidat :
Le candidat est titulaire d’un doctorat en sciences des données, informatique, mathématiques appliquées, intelligence artificielle ou discipline connexe, ou peut justifier d’une compétence et expérience professionnelle équivalente en recherche appliquée. Il a démontré la pertinence de son projet scientifique, notamment par son historique de publication et son rayonnement scientifique. Il a le goût de l’enseignement, de la pédagogie et l’envie de s’investir dans un projet de formation ambitieux.
Les profils mixtes issus des mondes académiques et de l’entreprise seront appréciés, si possible titulaires de l’HDR ou en passe de l’obtenir.
Les candidats sont fortement encouragés à prendre contact avec les équipes du département afin d’affiner leur projet et de préciser les thématiques et les projets d’intérêt.

Formation et compétences requises :
Cf. profil.

Adresse d’emploi :
ISAE-SUPAERO
10 avenue Edouard Belin
BP 54032
31055 Toulouse Cedex 4

Document attaché : ISAE-EC-SciencesDonnées-DISC.pdf

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Laboratoire/Entreprise : Laboratoire d’informatique Fondamentale (LIF) – Institut de Neurosciences de la Timone (INT)
Durée : 2 ans
Contact : thierry.artieres@lif.univ-mrs.fr
Date limite de publication : 2017-06-11

Contexte :
The Machine Learning team (QARMA, https://qarma.lif.univ-mrs.fr/ ) of the Computer Science Lab at Aix-Marseille university and the Institute on Neurosciences of La Timone (INT) are looking for a postdoctoral research associate to join our teams to work on machine learning research applied to neuroscience data and tasks.

The postdoc will joint the QARMA team at LIF. The QARMA team focuses on statistical machine learning. It gathers about ten researchers with complementary skills on signal processing, theoretical and applied machine learning, computer science. They focus on few fundemantal research axis like signal processing and machine learning, machine learning theory, and deep learning and on applied research related to neuroscience and to natural language processing.

This project is research focused and part of the ILCB project (http://www.ilcb.fr/about.html ) which constitutes a major initiative in Cognitive Science that aims to explore the neural basis of human language and communication by studying the components of L&C and proposing unifying models and architectures. The originality and ambition of the ILCB lies in the integration of a wide range of disciplines, methodologies and experimental techniques that all contribute to the description of human language processing and communication (as paradigmatic examples of high-level cognitive functions) in laboratory and naturalistic settings.

Sujet :
Research projects are to be build jointly by the candidate and the QARMA team. It should address deep learning and machine learning questions applied to existing neuroscience problems and data, or be more theoretical with potential links with neuroscience.

In particular we are interested in learning common representation space for handling inter-subject variability, and in enabling transfer to incoming subjects. Research themes could include, but are not limited to :
– Deep learning and representation learning
– Learning from few samples
– Learning on spatio-temporal data
– Multi-view, multi-task, multi-source learning, eventually with missing data
– Learning on graphs or learning from graphs
– Neuroscience insights for machine learning models

Profil du candidat :
Candidates should have a PhD in Computer Science, Mathematics, Electrical Engineering or related field. An established expertise in Machine Learning, Deep learning, Neuroscoentific data is desired with an ability to think of innovative solutions.

Formation et compétences requises :

Specific skills sought after include:
* Experience in machine learning
* Strong interest in deep learning techniques
* Ability to work with large datasets
* Experience with common data science and deep learning toolkits such as scikit-learn, Theano, TensorFlow, Lasagne, Keras, etc.
* Strong interest in the combination of theoretical and experimental research.
* Communicative, enthusiastic and good a team player.

Adresse d’emploi :
CMI, Parc de l’Etoile, Chateau Gombert, 13013, Marseille

Document attaché :

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Laboratoire/Entreprise : Lgi2A/ University of Artois
Durée : one year
Contact : francois.delmotte@univ-artois.fr
Date limite de publication : 2017-06-15

Contexte :
Project: ELSAT 2020 by CISIT/ GS2RI : Greener & Safer Rail Road Interaction

The GS2RI project aims at optimizing the relations and safety of multimodal systems involving cars, pedestrians and tramways into city’s environments.
In particular the LGi2A tries to refine models about the state of the tramway drivers in order to improve the overall safety of the multimodal system.

Sujet :
The objective of the post-doctoral position are:
• To dig into a database in order to obtain models about the mental state of the drivers (tiredness for example)
• To realize several scientific publications in renown ranked journals,

•The project is undertaken by collaborating with other teams/ labs from the Hauts-de-France, and in particular with the LAMIH lab from the university of Valenciennes.

Profil du candidat :
Skills
PhD in Datamining, statistics, classification,
Matlab language is required, basic knowledge of the Python language is a perk

Application: send CV, PhD defense reports, articles to francois.delmotte@univ-artois.fr

Formation et compétences requises :
Skills
PhD in Datamining, statistics, classification,
Matlab language is required, basic knowledge of the Python language is a perk

Adresse d’emploi :
Lgi2A, University of Artois, Béthune (Nord de France), France

one year position, monthly gross salary: 2550€,

Document attaché :

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Laboratoire/Entreprise : LGI2A/ Bethune
Durée : 1 an
Contact : francois.delmotte@univ-artois.fr
Date limite de publication : 2017-06-15

Contexte :
L’objet du projet PSCHITT_Rail (Projet Elsat 2020 Région Haut de France) est de réaliser la co-simulation ferroviaire avec les modalités automobile, tramway et PMR dans le but de travailler sur les interactions entre ces véhicules dans un contexte routier (passage à niveau) et urbain (tramway en site non protégé) dans le but d’améliorer la sécurité des usagers.

Sujet :
L’ingénieur de recherche travaillera sur l’étude de la vigilance et des comportements à risque de conducteur de tramway, partie pour laquelle des expérimentations ont déjà eu lieues et qui doivent être maintenant dépouillées. Il semble que l’on se dirige vers des méthodes de classification semi supervisée car toutes les données ne sont pas étiquetées.

Profil du candidat :
Titulaire d’un doctorat en statistique, classification, analyse de données…

Formation et compétences requises :
Titulaire d’un doctorat en statistique, classification, analyse de données…
Connaissance de Matlab requise, le langage python étant un plus

Envoyer candidature à francois.delmotte@univ-artois.fr
Celle-ci comprendra un cv, une lettre de motivation, le mémoire de doctorat et/ ou quelques publications significatives, ainsi que le rapport de soutenance.

Adresse d’emploi :
Durée : contrat de 1 an,
Localisation : Bethune.
Salaire : environ 2000 euros net par mois.

Document attaché : offre-demploi-moi.pdf

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Laboratoire/Entreprise : L3i, Université de La Rochelle
Durée : 12 mois
Contact : cyril.faucher@univ-lr.fr
Date limite de publication : 2017-06-30

Contexte :
In the context of recently funded project, one post-doc position is open at the Laboratory of Informatics Image Interaction (L3i — http://l3i.univ-larochelle.fr) of the University of La Rochelle (ULR — http://www.univ-larochelle.fr/?lang=en), located in the magnificent city of La Rochelle by the West (Atlantic) Coast of France.

The successful applicants are expected to join our research Lab. for a 1-year contract that can be renewed (subject to availability of funding), starting September 1, 2017 latest. The exact starting date will be determined by mutual agreement.

Sujet :
The topic and associated keyword of this post-doc position are within the main research themes of the L3i Lab, namely:

Topic: Big IoT Data Management using Spark – from heterogeneous data acquisition to contextualized and situational awareness
Keywords: IoT, Big Data Analytics, Spark, Context Modeling, Knowledge Modeling, Reasoning, crisis management system.

Profil du candidat :
Applicants should e-mail their resume with a list of two references to l3i-recrutement@univ-lr.fr, with as email subject prefix [IoT Post-doc Application]. Applications will be accepted until the position is filled.

For more information, do not hesitate to send an email as well.

Formation et compétences requises :
Topic: Big IoT Data Management using Spark – from heterogeneous data acquisition to contextualized and situational awareness
Keywords: IoT, Big Data Analytics, Spark, Context Modeling, Knowledge Modeling, Reasoning, crisis management system.

Adresse d’emploi :
Laboratoire L3i, Faculté des Sciences et Technologie, Avenue Michel Crépeau, 17000 La Rochelle

Document attaché :

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Laboratoire/Entreprise : Grenoble Data Science Institute
Durée : 1 an
Contact : adeline.leclercq-samson@imag.fr
Date limite de publication : 2017-06-30

Contexte :
Dans le cadre des investissements d’avenir, le projet IDEX Université Grenoble Alpes porté par la
Communauté Université Grenoble Alpes (ComUE) a choisi de soutenir l’activité en Science des Données
du site grenoblois, tant du point de vue recherche que formation, au travers le nouvel Grenoble Alpes
Data Institute, qui regroupe des chercheurs, enseignants-chercheurs de toutes disciplines travaillant autour
des données (data-institute.univ-grenoble-alpes.fr).
Grenoble INP gère la mise en œuvre opérationnelle du volet formation de l’IDEX et à ce titre procède au
recrutement d’une personne qui travaillera, dans le cadre du projet IDEX, pour le Grenoble Alpes Data
Institute

Sujet :
Le Grenoble Alpes Data Institute souhaite promouvoir l’enseignement en science des données par des
méthodes pédagogiques innovantes : data challenge, développement d’applications de découverte de
notions statistiques pour des publics non spécialistes, mise en pratique de calculs parallèles sur des
serveurs dédiés interactifs.
L’ingénieur sera placé(e) sous l’autorité du directoire du Grenoble Alpes Data Institute, au sein de l’Unité
Mixte de Service (UMS) Grenoble Alpes Recherche Infrastructure de Calcul Intensif et de Données
(GRICAD) (gricad.univ-grenoble-alpes.fr).
Il/elle a pour fonction de concevoir, proposer et réaliser les supports informatiques pour ces méthodes
pédagogiques innovantes, et de les mettre à disposition des enseignants-chercheurs, chercheurs du site.

Profil du candidat :
Contribuer au déploiement de serveurs de calcul interactifs à l’Université Grenoble Alpes- Contribuer à mettre en place des data challenge, des expérimentations learning-by-doing et des outils de
partage de code
– Mettre en place des démonstrations des fonctionnalités techniques pour l’utilisation de la plateforme
dans le cadre des data challenge et de l’enseignement des data science
– Proposer un support informatique aux enseignants-chercheurs et chercheurs en data science utilisant ses
plateformes
– Contribuer au déploiement des supports web pédagogiques en data science

Formation et compétences requises :
Savoir
– Bonne connaissance de l’environnement informatique
– Connaissance du domaine de la science des données
Savoir-faire
– Maitriser les langages jupyter, jupyter hub, R, shiny, Python,
django
– Connaitre Spark, Docker, git
– Administrer des serveurs
– Développer des plateformes de partage de code
– Développer des applications web

Savoir-être
– Gout du travail en équipe et en autonomie
– Qualités relationnelles permettant d’interagir avec les acteurs du
Grenoble Alpes Data Institute
– Ouverture d’esprit, curiosité et intérêt pour les nouveaux outils
informatiques, pour l’univers de la formation
– Capacité à résoudre rapidement les problèmes pouvant surgir lors
de la mise en place des enseignements innovants
– Pédagogue

Adresse d’emploi :
Grenoble Data Science Institute

Document attaché : AAP-IDEX-IGE-Informatique.pdf

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Laboratoire/Entreprise : CNRS UMR6072 GREYC, Caen, France
Durée : 18 months
Contact : francois.rioult@unicaen.fr
Date limite de publication : 2017-06-30

Contexte :
The AIMS project consists of building an integrated system for monitoring offshore human activities to assess the impact of these activities on marine fauna, and especially on marine mammals. The whole system is built around big-data technologies and aims to use benefits of such technologies to collect and analyze all possible data related to the marine environment and the offshore human activities.

Sujet :
he purpose of AIMS is to design integrated technologies for decreasing the financial, logistical and technical costs of marine environmental monitoring, assessments and studies. AIMS is based on buoys embedding data processing and upload to the data lake. Such devices make it easier to investigate the anthropogenic impact on the wildlife.

The candidate will mainly have to deal with the big-data aspects of the AIMS project:
1. build and deploy algorithms on a big-data architecture
2. gather heterogeneous data from multiple sources and develop connectors for the data lake
3. offer open-sourced algorithms to the research community;
4. design a cloud platform for experiments with the detection and modeling algorithms.

Profil du candidat :
Experience with machine learning / big-data
Background knowledge on (acoustic) signal processing

Formation et compétences requises :
Researcher with recent PhD in computer science / applied mathematics
Perfect English oral and writing skills

Adresse d’emploi :
Université de Caen Normandie, France

Document attaché : postDocPositionGreyc.pdf

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Laboratoire/Entreprise : Université de Paris Dauphine
Durée : 1 an renouvelable
Contact : bruno.chavesferreira@dauphine.fr
Date limite de publication : 2017-06-30

Contexte :
The newly established multidisciplinary program on “Governance Analytics” has one opening for postdoctoral fellowship in data-driven social sciences. The program aims at establishing a group of young scholars specialized in data gathering, databases integration and data processing with the aims of contributing to the exploration of governance and regulation of organizations, institutions and markets. The pluri-disciplinary team will be responsible for providing assistance to research teams in social science in designing research protocols, contributing to on-going research projects based on advanced methodologies, and developing original tools (algorithm, databases, treatments) to study the various dimension of governance.
The candidate must have a solid background in computer sciences and/or mathematics with an interest for economic, managerial, political or sociological issues. Expertise in the analysis of organizations or institutions is preferable but not required.

About us : Governance Analytics is a research program funded by PSL Research University and hosted by the University of Paris-Dauphine. PSL groups 25 of the most prestigious French academic institutions in Paris, including the Collège de France, the Ecole Normale Supérieure, the EHESS. Paris Dauphine is a leading University in Organizational Sciences in France. Governance and Regulation is a cooperative project among about 15 research teams in economics, management, social sciences, computer sciences and mathematics. It offers an outstanding environment for scholarly publication and high-level communication of research to policy and business audiences.

Sujet :
Post-Doctoral Position : The post-doctoral candidate will be working within the expert team made of researchers in economics, management, social sciences, computer science and applied mathematics. He will be expected to contribute to the building of a collective expertise on data-driven research methods and tools, and to research projects on the analysis of governance, organizational or institutional issues. The candidate’s main task will be to work on the design and implementation of research projects carried out by the various teams involved in the project. This will involve cooperation with other researchers specialized in complementary methodologies. Also, the Post-Doc will cooperate in the development of tools — website, tutorials, seminars, etc. — aimed at disseminating knowledge on data-driven research.

Profil du candidat :
PROFILE :
• PhD in Computer Sciences or Mathematics, with a significant focus on quantitative methods.
• Interest for economic, managerial, political or sociological issues.
• Exhibit passion for multidisciplinary research and willingness to contribute to collective projects.
• Have the linguistic skills to evolve in a multilingual environment: fluency in English and a good understanding of French will be considered an advantage.

Contract: 1-year fixed-term contract, renewable (up to a total of 3 years maximum). Starting date: 1st of October 2017.
According to the French standards, the Post-Doctoral Researcher will be paid 28k€ net/year, which include social coverage

Formation et compétences requises :
PhD in Computer Sciences, Math, Stats.

Adresse d’emploi :
APPLICATION PROCEDURE: Review of applications will begin June 15, 2017 and continue until the position is closed.
Application materials must be in PDF format and include a cover letter, CV, one letter of reference, and the name, current position, and contact details for two other potential referees, and one paper authored by the applicant.
All applicants should send their application files and questions to Bruno Chaves bruno.chavesferreira@dauphine.fr

Document attaché : Post-DocGovernanceAnalyticsComputerSciences.pdf

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Laboratoire/Entreprise : Ensai
Durée : 2 ans
Contact : romaric.gaudel@ensai.fr
Date limite de publication : 2017-07-24

Contexte :
L’Ensai est une école d’ingénieurs qui fait partie du Genes (Groupe des écoles nationales d’économie et de statistique). Une promotion se compose d’environ 100 élèves ingénieurs et 50 élèves fonctionnaires (futurs cadres A de l’Insee). Les élèves sont formés aux métiers de l’ingénierie statistique et de la modélisation statistique, avec des compétences associées en économie et informatique. Pour plus d’informations, il est possible de consulter le site Internet de l’école (www.ensai.fr).

Sujet :
Le poste est celui d’assistant d’enseignement – ingénieur de recherche en informatique au sein de la direction des études.
assure la responsabilité de la filière de spécialisation de troisième année « Statistique et Ingénierie des Données ». Il assure un service d’enseignement en informatique (notamment algorithmique, base de données, programmation orientée objet, projets, conseils aux élèves en Python et Java). Il participe à la vie générale de l’école (suivis et soutenances de stages, jurys de projets, promotion des
activités de l’école, évaluation de rapports de stages).
L’assistant d’enseignement en informatique effectue un soutien à la recherche, à travers une activité d’ingénieur de recherche (veille technologique sur l’évolution des outils en informatique, participation à des projets de recherche – potentiellement ses propres projets de recherche).

Profil du candidat :
Le candidat aura au minimum un diplôme d’ingénieur ou un master 2 en informatique ou équivalent. La maîtrise de la programmation orientée objet est nécessaire. Une expérience d’enseignement sera appréciée, tout comme une expérience professionnelle dans le monde de l’entreprise. Une connaissance des méthodes et techniques big data et machine learning sera un atout.

Formation et compétences requises :
cf. profil

Adresse d’emploi :
(à 15min de Rennes)

Campus de Ker Lann
rue Blaise Pascal
35170 BRUZ

http://www.ensai.fr/files/_media/documents/Scolarite/Offre%20de%20postes/2017/2017_Poste2_Info_enseignant.pdf

Document attaché :

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Laboratoire/Entreprise : TICLab de l’Université Internationale de Rabat (Maroc)
Durée : 1 an, renouvelable une fois
Contact : m.ghogho@ieee.org
Date limite de publication : 2017-08-15

Contexte :
L’Université Internationale de Rabat et la Catholic University of Leuven coordonnent le projet de recherche, Monitoring de la Pollution Urbaine et son Impact sur la Santé (MoreAir), qui est financé par le ministère de la coopération Belge dans le cadre du programme VLIR UOS.

Sujet :
L’objectif est d’utiliser le Machine Learning pour modéliser et par la suite prédire la pollution de l’air et l’électro-smog à partir de données reçues de capteurs déployées dans des zones urbaines.

Profil du candidat :
– Bonne production scientifique (articles dans des conférences et revues prestigieuses)
– Esprit d’équipe
– Motivation et autonomie
– Bonne communication

Formation et compétences requises :
– Doctorat en informatique
– Bonne maitrise de Machine Learning
– Bonne maitrise des technologies Big Data
– Bonne maitrise de l’anglais et le français

Adresse d’emploi :
Université Internationale de Rabat (www.uir.ac.ma)
Technoparc Rabat-Salé
11100, Sala el Jadida, Maroc

Document attaché : Big-Data-Analytics-Postdoc.pdf

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Laboratoire/Entreprise : I3S (Sophia Antipolis)
Durée : 2 ans
Contact : johan.montagnat@cnrs.fr
Date limite de publication : 2017-08-25

Contexte :
Le projet “Intégration et Analyse de Données Biomédicales” (IADB) est un projet de l’Idex UCA JEDI de l’Université Côte d’Azur. Il vise à améliorer le pronostique médical et l’assistance à la prise de décision dans le domaine clinique par des techniques d’analyse de masses de données. Il met en résonance des compétences en traitement de la langue naturelle (pour extraire une information symbolique des comptes rendus médicaux), en imagerie (pour l’extraction de biomarqueurs), en intégration de masses de données (pour amplifier la puissance statistique des processus d’analyse par l’intégration de très grandes cohortes médicales) et en apprentissage profond (pour classifier les données selon des indications pathologiques ou répondre à des questions cliniques).

Sujet :
L’une des problématiques abordées dans IADB est l’intégration et le chaînage de grands volumes de données médicales issus de plusieurs sources (bases de données médico-administratives des centres hospitaliers, informations extraites de compte-rendus d’hospitaliastion textuels, bases de données spécifiques d’études cliniques…), dont les schémas sont hétérogènes et susceptibles d’évoluer au cours du temps (schéma de résumé d’hospitalisation de l’ATIH, classifications et référentiels médicaux), à des fins d’interrogation pour le filtrage et la constitution de cohortes. L’extraction des informations depuis les bases ciblées pourra nécessiter l’inférence de propriétés à partir des données et des schémas utilisés.

Le sujet de ce postdoc consiste en l’étude des schémas et des représentations de données utilisées afin d’intégrer l’ensemble des informations disponibles dans une base fédérée, de permettre l’alignement sémantique et le filtrage des données pour générer des sources de données de procédures d’apprentissage. Des schémas de données NoSQL sont particulièrement considérés dans une première étape pour permettre l’intégration de données de natures très différentes et selon des schémas flexibles. Les standards du web sémantique seront considérés comme représentation pivot pour formaliser, aligner les données et permettre de raisonner sur ces données le cas échéant. Il devra ensuite être possible de sélectionner les données selon des critères spécifiques aux études médicales menées et d’en proposer une transformation propre à leur utilisation comme sources de données pour des réseaux de neurones profonds.

Profil du candidat :
Le ou la candidat(e) devra avoir une bonne expérience de l’intégration de données et du traitement de bases volumineuses. Une connaissance des schémas de données utilisés dans le domaine médical et une expérience des techniques d’apprentissage sont un plus.

Formation et compétences requises :
Travaux de référence dans le laboratoire:
[1] F. Michel, L. Djimenou, C. Faron-Zucker, J. Montagnat. “Translation of Heterogeneous Databases into RDF, and Application to the Construction of a SKOS Taxonomical Reference” in Web Information Systems and Technologies: 11th International Conference, WEBIST 2015, Revised Selected Papers, pages 275-296, Springer, 2016, 978-3-319-30995-8. http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01337308
[2] F. Michel, C. Faron-Zucker, J. Montagnat. “A Mapping-based Method to Query MongoDB Documents with SPARQL” in Proceedings of the 27th International Conference on Database and Expert Systems Applications (DEXA’16), Porto, Portugal, september 2016. http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01330146
[3] F. Michel, C. Faron-Zucker, J. Montagnat. “A Generic Mapping-Based Query Translation from SPARQL to Various Target Database Query Languages” in Proceedings of the 12th International Confenrence on Web Information Systems and Technologies (WEBIST 2016), Rome, Italy, April 2016. http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01280951
[4] F. Michel. “Integrating Heterogeneous Data Sources in the Web of Data”, Phd Thesis, Université Côte d’Azur, 226 pages, Sophia Antipolis, France, March 2017. https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-01508602

Adresse d’emploi :
Laboratoire I3S
Sophia Antipolis

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Laboratoire/Entreprise : University of Technology Troyes, UMR CNRS 6281 ICD/ Département « Recherche Opérationnelle, Statistiques Appliquées, Simulation »/ Projet DataLab AnalyTrics (Analytics & Metrics)
Durée : 12 mois
Contact : babiga.birregah@utt.fr
Date limite de publication : 2017-08-30

Contexte :
University of Technology Troyes, UMR CNRS 6281 ICD (Institut Charles Delaunay) / Département « Recherche Opérationnelle, Statistiques Appliquées, Simulation » /
Projet DataLab AnalyTrics (Analytics & Metrics)

Postdoctoral position: Geographical enrichment of Twitter data

Ref N° DL07-1718-OCRN
Deadline: Opened till position filled

Starting date: September 2017

Sujet :
The candidate will participate in the project OCRN with the BRGM which is the french public institution for Earth Science applications in the management of surface and subsurface resources and risks. This project OCRN deals with the management of natural disaster crisis management by gathering user generated informations such as social media.
In the case of social networks like Twitter it is difficult to identify the geographical location of the tweets. However, the implementation of a GIS remains strongly dependent on our ability to enrich the tweets collected by an inference of the geographical position of the messages.
Several algorithms in the literature propose to identify the geographical position of emission of a message either from its content, or by assessing the quality of its links with its contacts.

The successful candidate will work on the following tasks.
(1) conduct a state of art for the implementation of a multi-indicator approach for tweet geographical position identification,
(2) implement a geoinference online tool by integrating an iterative approach for geographic enrichment of a tweets database,
Particular attention will be paid to the privacy of the profiles whose tweets will be analyzed.

Grant: 1-year postdoctoral position with possible renewal upon results and mutual consent.

Salary: remuneration based on the postdoctoral salary scale at UTT

Profil du candidat :
To apply send us your CV and a letter of motivation stating how your competencies can fit the research agenda. In the subject of your email put the reference DL07-1718-OCRN.
Cotact: babiga[DOT]birregah[@]utt.fr

Formation et compétences requises :
To qualify, applicants must hold a Ph.D in computer science or data mining. Knowledge in geographical Information system and Twitter API would be appreciated.

Adresse d’emploi :
University of Technology Troyes
UMR CNRS 6281 ICD (Institut Charles Delaunay)
12, rue Marie Curie
CS 42060 – 10004 Troyes Cedex
Tél. : (+33) 03 25 71 58 69

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Laboratoire/Entreprise : UMR AMAP – Pl@ntNet project
Durée : 18 months
Contact : alexis.joly@inria.fr
Date limite de publication : 2017-08-31

Contexte :
The candidate will closely work with the interdisciplinary team at the origin of the awarded Pl@ntNet platform. She/he will benefit from a privileged scientific context at the intersection of ecology, agronomy and computer sciences and participatory action research methodologies. The selected candidate must start between September 2017 and December 2017, for a duration of 18 months. The candidate will work on the development, evaluation and experimentation of deep learning technologies, in the aim to evaluate the potential of automatically recognizing plant diseases in crowdsourcing context.

Sujet :
One of the major difficulty encountered in plant disease epidemiology is the lack of occurrence data. Large-scale and sustainable monitoring efforts are penalized by the lack of experts and the difficulty of diagnosing plant diseases for non-experts. In this context, crowdsourcing plant observation tools (such as Pl@ntNet) could serve as a brave new monitoring methodology. Even if non-healthy plants remain a relatively rare event in such high-throughput image data stream, the number of occurrences might be sufficiently high for several monitoring scenarios. Now, automatically recognizing plant diseases in such crowdsourced image streams is a challenging computer vision problem because of the scarcity of the training data, the low inter-class variability and the rarity of the events. The original approach that we propose to solve these issues is to rely on transfer learning and pro-active learning solutions as a way to set up an innovative and participatory citizen sciences program.

Profil du candidat :
We are looking for a highly motivated postdoctoral fellow in the field of data sciences or bio-informatics with some experience in machine learning and/or computer vision. Curiosity, open-mind, creativity, persistence, and collaborative-work ability are the key personal skills we target. A Ph.D. in computer science, bioinformatics or applied mathematics, is required, with demonstrated experience and a high quality publication record. The successful candidate should have programming skills in Python, Java or C++. A strong interest in collaborative and interdisciplinary research is required. Both beginning and more senior postdoctoral candidates are encouraged to apply.

Formation et compétences requises :
The candidate should have obtained his PhD during the last 6 years. He should not have completed his PhD in a unit of the 3 following Labex (Cemeb: http://www.labex-cemeb.org/umr ; Agro : http://www.agropolis-fondation.fr/fr/labex-agro-developpement-durable/un-reseau-scientifique-de-premier-rang-mondial.html ; Numev : http://www.lirmm.fr/numev/index.php/lab-partners). If this is not a first postdoctoral, the candidate should do not have more than 1 year of post-doc in France over the last 3 years.

Adresse d’emploi :
UMR AMAP, Montpellier

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Laboratoire/Entreprise : CESCO/MNHN
Durée : 1 an
Contact : romain.julliard@mnhn.fr
Date limite de publication : 2017-09-01

Contexte :
Since 2010, participants of our citizen science program Spipoll (spipoll.fr) have collected 280,000 pictures of flower-dwellings insects and spiders. This roughly 50k/year pictures should increase steeply in 2018 with the launch of a modernized web-site for participation. All of these photos have been identified by participants, although most of them are beginners in entomology, with the help of an online key allowing to find the most likely name among more than 600 possibilities. These names allow partitioning the whole fauna of flower-dwelling insects into non-overlapping groups according to an ontology and corresponding to various taxonomic levels, from species to broad species groups, called terminal taxa. Participants are encouraged to check and comment each other’s identifications. Most photos are eventually “validated” by nominated experts.
The database is hold at the Museum and is used for research on the macro-ecology of pollinators and pollination (cesco.mnhn.fr).

Sujet :
Four Information-and-Data science groups are currently interacting with us, developing researches that may eventually improve participant experience:
Regine Vignes group (MNHN-Paris, www.xper3.fr/) is working on developing the identification key (spipoll.snv.jussieu.fr/mkey/mkey-spipoll.html), in particular allowing the storage of all steps used within the key during photo identification. A big issue is to improve the accuracy of the key. It is likely that many more insects species or species groups could be identified on photo than the current 600 (e.g., some groups may be split in sub-groups if new criteria are found). However, it is currently very difficult to simultaneously capitalize on users’ experience to improve the key and modify the ontology of the key (learning process), as any addition of new criteria causes instability due to the already large number of terminal taxa.

– David Gross-Amblard group (Inria-Rennes, www-druid.irisa.fr) is working on developing algorithms to allocate optimally simple tasks to many people to solve complex problems. With respect to Spipoll, complexity is, in particular, to validate insect identification. Each participant has some specific skills and acquires new ones during participation, and some free time to allow to identification. Validation may be more or less urgent depending on ongoing projects. Insects themselves are more or less difficult to identity and furthermore, participants have different experience with different insects. Validating photos will also affect participant score (in positive or negative way). On one hand, increasing one’s score is a strong motivation for participation, one the other hand, it’s more effective to avoid participants with poor score. Then, challenges related to validation may be addressed such as tagging collectively and with robustness a large number of photos on various criteria (e.g., coloration of honey bees, abrasion of insect’s wings, amount of pollen carried by insects, sex, etc.)

– MMOS team (Switzerland, mmos.ch) is working on incorporating citizen science projects in the gaming universe, especially massively multiplayer online games. Beyond accessing a wide community of possible participants, one output of this collaboration is to explore how engagements in games and in citizen science may rely partly on the same motivations. MMOS made its name recently with the success of Project Discovery, the first implementation of their new approach, a collaboration with the Icelandic game developer company CCP and the Swedish research project, the Human Protein Atlas. With Project Discovery, around 150 thousand gamers of the massively multiplayer online game EVE Online have classified around 30 million microscopy images, while being immersed in their favorite video game, making this project a major achievement in citizen science. MMOS and the Spipoll team of MNHN Paris works closely together in the framework of the H2020 GAPARS consortium.

– Balazs Kegl group (Paris-Saclay, CNRS) is developing a crowdsourcing tool for prototyping machine learning solutions for automatic identification. Motivated by the shortcomings of traditional data challenges, they have developed a unique concept and platform, called Rapid Analytics and Model Prototyping (RAMP; www.ramp.studio), based on modularization and code submission. Open code submission allows participants to build on each other’s ideas, provides the organizers with a fully functioning prototype, and makes it possible to build complex machine learning workflows while keeping the contributions simple. First trials with a closed set of 18 species (with pairs of more or less similar species) and 60,000 pictures from the Spipoll database lead to an impressive 95% rate of good identifications.

We aim at integrating these different approaches in the next 3 years and whish first to allow an innovative research project to emerge at the interface of these different research groups.

Profil du candidat :
We are seeking a candidate able to develop such a research project based on his/her own skills and interactions with at least two of the above mentioned groups. The selected project should be innovative, provide an added value with respect to what the different groups may do based on their own skills, be designed to be successful in one year (the project may be extended up to another year if necessary), and above all, should improve participant experience.

The selected candidate will be recruited as an employee of the Museum (Paris) (salary 1900-2200 € net of charge/month depending on experience), starting ideally October 2017. Depending on the project and skills, s/he may spend most of his/her time with one of our above listed partners.

Any further questions can be addressed to Romain Julliard.
Project and CV should be send by August, 27th at the latest, in a single file to romain.julliard@mnhn.fr

Formation et compétences requises :
Machine Learning
and/or
Crowdsourcing / Gamification

Adresse d’emploi :
CESCO/MNHN

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Laboratoire/Entreprise : Altran Research
Durée : CDI
Contact : marion.moliner@altran.com
Date limite de publication : 2017-12-31

Contexte :
Altran Research est le département de Recherche interne d’Altran en France.

Cette offre de poste s’inscrit dans le cadre d’une collaboration de R&D entre Altran Research et Arcelor Mittal soutenue par L’ADEME (agence de l’environnement et de la maîtrise de l’énergie).

Face aux problématiques mondiales concernant le changement climatique, l’émission de gaz à effet de serre ou l’épuisement des ressources fossiles, l’amélioration de l’efficacité énergétique des systèmes énergétiques devient une préoccupation stratégique de tous les acteurs. En particulier, les industriels sont soumis à des contraintes économiques, réglementaires et sociétales qui les obligent à améliorer en continu la performance énergétique de leurs installations.

Dans le cadre de l’axe de Recherche & Innovation Smart Energies, Altran Research travaille sur les enjeux énergétiques d’aujourd’hui pour répondre à ces contraintes et aller au-delà. Le programme de recherches SINBAD/Industrie cible l’efficacité énergétique des processus industriels.

La collaboration avec l’ADEME porte spécifiquement sur l’optimisation de la récupération de chaleur dans l’industrie. Nous développons actuellement des méthodes et des outils d’optimisation pour la récupération d’énergie en couplant des modèles énergétiques et des techniques issues de la science des données (data science).

Sujet :
Projet ANAGREEN entre Altran et Arcelor Mittal:
Soutenu par l’ADEME, Altran – à travers le projet de recherche SINBAD et le centre d’expertise Fluid & Thermal Engineering – et Arcelor Mittal ont monté le projet de co-recherche ANAGREEN (ANAlyse Globale de REcupération d’ENergie). Basé sur les travaux de SINBAD/Industrie et avec l’apport de données industrielles fournies par Arcelor Mittal, ANAGREEN a pour but de développer de nouvelles méthodes ainsi qu’un démonstrateur pour l’optimisation énergétique de sites industriels.

L’objectif est d’estimer précisément les économies d’énergie réalisables ainsi que le coût de leur implémentation en se basant sur la combinaison de méthodes physiques avec l’exploitation des données massives fournies par le site industriel (température, débit…).

Votre Mission

Rattaché(e) au chef de projet de SINBAD et en coordination avec notre partenaire Arcelor Mittal, votre mission consistera
• à mener les travaux de recherche sur la partie analyse de données en suivant la planification préétablie.
• à assurer les objectifs de production scientifique, tels que veille, publication d’articles scientifiques, conférences et communications internes.

Profil du candidat :
Vous êtes passionné par la recherche et l’innovation.

Vous avez les aptitudes et savoir-être :
• Autonomie & travail en équipe ; ouverture d’esprit ; capacité d’adaptation ; force de proposition ; gestion d’équipe ; méthodes agiles
• Appétence pour expérimenter et réaliser des prototypages rapides
• Artisan de la démarche de transformation de la recherche en applications
• Maîtrise du français et de l’anglais, capacités d’analyse et de synthèse

Ce poste est ouvert aux personnes en situation de Handicap.

Formation et compétences requises :
De formation initiale grande école ou master de recherche, vous avez effectué une thèse de doctorat et éventuellement un post-doctorat dans un domaine faisant appel au traitement de séries temporelles dans un contexte physique.
• Statistique (le traitement du signal serait un plus).
• Maitrise d’un langage de programmation d’analyse de données (R, Python/Pandas…)
• Thermodynamique et connaissances dans le domaine des échanges thermiques
• Intérêt pour les techniques spécifiques en fouille de données (data mining).
• Des connaissances en bases de données seraient un plus.

Adresse d’emploi :
ALTRAN
92b Boulevard de la solidarité
57070 METZ
FRANCE

Pour postuler, envoyer vos candidatures à Guillaume BIETH : guillaume.bieth@altran.com ou rendez-vous sur le site www.altran.fr

Document attaché : RD_Statisticien_Efficacite_energetique_Aout-2017.pdf

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Laboratoire/Entreprise : TETIS / Cirad (Centre de coopération internationale en recherche agronomique pour le développement)
Durée : Permanent (CDI)
Contact : mathieu.roche@cirad.fr
Date limite de publication : 2017-09-13

Contexte :
Le Cirad (Centre de coopération internationale en recherche agronomique pour le développement) recrute un(e) chercheur en informatique au sein de l’unité mixte de recherche TETIS, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (AgroParisTech, Cirad, Cnrs, Irstea) dans l’équipe SISO – Système d’Information Spatialisée, modélisation, extraction et diffusion des données et connaissances (équipe principale) avec de très fortes interactions avec l’équipe ATTOS – Acquisition, Télédétection, Traitement et Observations Spatiales (équipe secondaire).

Modalités pour postuler : http://www.cirad.fr/emplois-stages/postes-a-pourvoir/chercheurs/chercheur-informaticien-en-fouille-de-donnees-appliquee-a-l-imagerie-satellitaire

Sujet :
La détection et l’analyse des changements deviennent cruciales pour de nombreux domaines d’application (environnement, hydrologie, agriculture, sylviculture) et dans des territoires complexes. La prise en compte des données satellitaires massives et diverses, associées à d’autres types de données (textes, bases de données, etc.), permet de répondre à ces enjeux sociétaux.
Le(la) chercheur viendra renforcer les capacités de l’unité dans le domaine de l’extraction de connaissances à partir de données hétérogènes dans le but de décliner les défis méthodologiques associés au “Big Data” dans les domaines d’intérêt pour le Cirad (sécurité alimentaire, santé globale, …).
Ce poste permettra de créer un pont entre les problématiques de recherche en Sciences des Données (fouille de données, apprentissage automatique, intégration de données) menée dans l’équipe SISO et en analyse d’images satellitaires effectuée dans l’équipe ATTOS.
Enfin, pour traiter les différents enjeux et les cas d’application associés, le (la) chercheur devra identifier, animer et organiser des collaborations avec différentes équipes scientifiques pour produire des cadres d’analyse communs dans un contexte pluridisciplinaire.

Description détaillée du poste : http://textmining.biz/Documents/Positions/Chercheur_SISO_TETIS.pdf

Profil du candidat :
– Doctorat en informatique
– Compétences solides et avérées en fouille de données
– Expérience souhaitable en télédétection appliquée à la gestion territoriale ou environnementale
– Maîtrise du français et de l’anglais (écrit/oral)
– Aptitude avérée pour la rédaction scientifique
– Aptitude à travailler en équipe pluridisciplinaire
– Expérience de post-doc à l’étranger appréciée
– Intérêt pour l’expertise
– Intérêt pour le travail en partenariat avec les pays du Sud

Formation et compétences requises :
– Doctorat en informatique
– Compétences solides et avérées en fouille de données

Adresse d’emploi :
Montpellier, France

A noter que l’affectation dans des pays du sud est une forme privilégiée de la recherche au Cirad. Après une première affectation à Montpellier, d’autres affectations en France ou à l’étranger seront envisagées

Document attaché : Chercheur_SISO_TETIS.pdf

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Laboratoire/Entreprise : De Vinci Research Center – ESILV
Durée : CDI
Contact : jerome.da_rugna@devinci.fr
Date limite de publication : 2017-10-01

Contexte :
L’ESILV – http://www.esilv.fr/ – est une école d’ingénieurs généraliste post-bac dédiée aux technologies du numérique, située au cœur du quartier de la Défense à Paris. Habilitée CTI et membre de la CGE, l’école forme des ingénieurs dans tous les secteurs du numérique et propose quatre Majeures : Informatique Big Data et Objets connectés ; Ingénierie Financière ; Mécanique Numérique et Modélisation ; Nouvelles Energies.

Le De Vinci Research center – http://www.devinci.fr/research-center/ – est le laboratoire de recherche du groupe Léonard de Vinci. Il est composé de 45 enseignants-chercheurs répartis en 4 groupes de recherche : Business, Digital, Finance et Modélisation. Les thèmes de recherche du groupe Digital portent sur le Big Data et les services numériques ainsi que sur l’industrie 4.0.

Sujet :
L’ESILV recrute un enseignant-chercheur en CDI dans le domaine du Big Data. Cet enseignant-chercheur participera aux travaux de recherche de l’équipe Big Data au sein du laboratoire DVRC et enseignera au sein du département Informatique, Big Data et Objets connectés de l’école d’ingénieurs ESILV.
Cette équipe comprend 7 enseignants-chercheurs et développe des activités de recherche sur la modélisation sémantique, le data mining et les algorithmes de traitement et de visualisation de données géolocalisées. L’analyse des données de réseaux sociaux est l’une des compétences majeures de l’équipe, notamment dans l’étude des pratiques touristiques. Le candidat devra s’inscrire dans ces thèmes de recherche.
Profil recherché :
• Docteur en informatique de formation
• Bonnes connaissances fondamentales (Structures de données, algorithmique, architecture)
• Maîtrise de la programmation objet (Java, C++, C#) et scripting (Python, Ruby, …)
• Connaissances des bonnes pratiques de l’intégration continue (Jenkins/Travis) et des process de développement (Git/SVN, Code review, …)
• Connaissance de composants BigData (Hadoop, MapReduce, Hive, Spark, …)
• Connaissance de bases de données distribuées (BigQuery, Redshift, Cassandra…)
• Passion pour les nouvelles technologies

Les activités assurées par l’enseignant-chercheur seront :
– Conduite d’une activité de recherche fondamentale ou appliquée donnant lieu à des publications de haut-niveau et des participations à de la recherche partenariale ;
– Assurer une veille technologique constante pour rester au plus haut niveau et garantir une adéquation de la recherche avec l’état de l’art du domaine
– Enseignements en informatique, encadrement de projets, suivi d’apprentis et de stagiaires en entreprises ;
– Participation à la vie de l’école (jurys, promotion, évolution de programmes, etc.)

Profil du candidat :
Docteur en informatique de formation, le(a) candidat(e) devra posséder une expérience dans l’enseignement supérieur. Le candidat aura, conformément à la culture de l’école et du laboratoire, une maîtrise conjointe des techniques et des concepts de l’informatique et de son domaine d’expertise.

Formation et compétences requises :
Doctorat en informatique

Adresse d’emploi :
PARIS LA DEFENSE

Document attaché : esilv-posteec-ibo2.pdf

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Laboratoire/Entreprise : De Vinci Research Center – ESILV
Durée : CDI
Contact : jerome.da_rugna@devinci.fr
Date limite de publication : 2017-10-01

Contexte :
L’ESILV – http://www.esilv.fr/ – est une école d’ingénieurs généraliste post-bac dédiée aux technologies du numérique, située au cœur du quartier de la Défense à Paris. Habilitée CTI et membre de la CGE, l’école forme des ingénieurs dans tous les secteurs du numérique et propose quatre Majeures : Informatique Big Data et Objets connectés ; Ingénierie Financière ; Mécanique Numérique et Modélisation ; Nouvelles Energies.
Le De Vinci Research center – http://www.devinci.fr/research-center/ – est le laboratoire de recherche du groupe Léonard de Vinci. Il est composé de 45 enseignants-chercheurs répartis en 4 groupes de recherche : Business, Digital, Finance et Modélisation. Les thèmes de recherche du groupe Digital portent sur le Big Data et les services numériques ainsi que sur l’industrie 4.0.

Sujet :
Dans le cadre de la chaire de recherche « EMPREINTES NUMERIQUES » et de la chaire de recherche « BIG DATA FOR CUSTOMER EXPERIENCE » l’ESILV recrute un enseignant-chercheur en CDI. Cet enseignant-Chercheur participera activement à ces chaires et accompagnera les évolutions de l’école, en particulier dans les thématiques du Big Data et du traitement de données massives.
Profil recherché :
• Docteur en informatique de formation
• Bonnes connaissances fondamentales logicielles (Structures de données, algorithmique, architecture)
• Une connaissance solide des techniques et des algorithmes d’analyse des données (statistiques/probabilités, techniques d’apprentissage supervisé et non supervisé, techniques de recommandation, optimisation)
• Aisance, dans les environnements de développement d’analyses de données (R ou équivalent)
• Expertise sur des outils de Dataviz : D3js, Tableau …
• Une expérience avec TensorFlow, ou dans le Deep learning et le NLP serait un plus
• Passion pour les nouvelles technologies
Les activités assurées par l’enseignant-chercheur seront :
– Conduite d’une activité de recherche fondamentale ou appliquée donnant lieu à des publications de haut-niveau et des participations à de la recherche partenariale ;
– Participer à l’animation et au rayonnement des chaires de recherche
– Assurer une veille technologique constante pour rester au plus haut niveau et garantir une adéquation de la recherche avec l’état de l’art du domaine
– Enseignements en informatique, encadrement de projets, suivi d’apprentis et de stagiaires en entreprises ;
– Participation à la vie de l’école (jurys, promotion, évolution de programmes, etc.)

Profil du candidat :
Docteur en informatique de formation, le(a) candidat(e) devra posséder une expérience dans l’enseignement supérieur. Le candidat aura, conformément à la culture de l’école et du laboratoire, une maîtrise conjointe des techniques et des concepts de l’informatique et de son domaine d’expertise.

Formation et compétences requises :
Doctorat en informatique

Adresse d’emploi :
PARIS LA DEFENSE

Document attaché : esilv-posteec-ibo1.pdf