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Laboratoire/Entreprise : LISTIC / Polytech Annecy Chambéry
Durée : cdi
Contact : flavien.vernier@univ-smb.fr
Date limite de publication : 2026-05-22

Contexte :
MCF 27 – Informatique

E : Informatique, IA symbolique, Big Data, DevOps, Maths discrètes.
R : Apprentissage automatique, Hybridation, Frugalité.

E : Computer science, Symbolic AI, Big Data, DevOps, Discrete Mathematics
R : Machine Learning, Hybrid IA, Frugality

Poste Vacant

Sujet :
La personne recrutée interviendra dans des cours de base de l’informatique (programmation, algorithmique,
base de données) et prendra en charge des cours de la spécialité Informatique, Données, Usages (IDU) soit
dans le domaine du DevOps (git, linter, qualité, IC…), soit dans le domaine des mathématiques discrètes et
de l’IA symbolique.
La personne recrutée s’intégrera à l’équipe pédagogique et participera aux APP (apprentissages par projets)
IDU en qualité d’expert pour assister et former les étudiants, et en qualité de client en proposant des sujets
pédagogiques.
L’enseignement s’effectuera à Polytech Annecy-Chambéry, principalement sur le site d’Annecy avec des
déplacements ponctuels sur le site du Bourget.
La personne recrutée pourra être amenée à dispenser des cours en anglais en dernière année de la spécialité
IDU et devra intégrer les enjeux du DDRS au sein de ses enseignements.
Contact : Flavien Vernier – Responsable de la spécialité IDU – resp-idu-polytech@univ-smb.fr

L’activité de recherche de la personne recrutée s’inscrira dans l’un des deux thèmes du LISTIC : le thème
AFuTé (Apprentissage, Fusion et Télédétection) ou le thème ReGaRD (Représentation, Gestion et tRaitement
des Données pour l’humain). Le thème AFuTé développe des approches méthodologiques en apprentissage
automatique, traitement du signal, fusion de données et télédétection. Le thème ReGaRD est spécialisé en
traitement des données humaines, aide à la décision, systèmes distribués, réseau et sécurité. Pour ce poste,
des profils orientés vers le développement de modèles d’apprentissage automatique hybride seront privilégiés.
Ces modèles se distinguent des pipelines classiques car ils prennent en compte une information a priori qui
peut venir soit d’informations physiques (réseaux PINNS par exemple), de la structure d’algorithmes
d’optimisation (réseaux unrolled ou PnP) ou provenant d’une connaissance experte. Le développement de ce
type de modèles a pour but d’avoir une grande robustesse et une meilleure frugalité. La personne recrutée
devra s’impliquer à court terme dans la recherche de financements.
Contact : Sébastien Monnet et Guillaume Ginolhac – Direction du LISTIC – recrutement.listic@univ-smb.fr

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Polytech Annecy Chambéry
Annecy – 74000

Document attaché : 202602051025_2026_44mcf27_pac_listic_short.pdf