Professeur en science des données (probas-stats) à Mines Saint-Etienne

When:
01/09/2020 – 02/09/2020 all-day
2020-09-01T02:00:00+02:00
2020-09-02T02:00:00+02:00

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

Laboratoire/Entreprise : Institut Mines Telecom
Durée : CDI
Contact : leriche@emse.fr
Date limite de publication : 2020-09-01

Contexte :
Les activités du département GMI (Génie Mathématique et Industriel) des Mines de Saint-Etienne sont centrées sur le développement de solutions mathématiques pour l’aide à la décision (probabilités, statistiques, optimisation, méta-modélisation, méthodes numériques pour la résolution de systèmes, recherche opérationnelle). Le département GMI est fortement impliqué à la fois dans le programme stratégique de l’école Mines Saint-Etienne Tech avec la plateforme Industrie du Futur, IT’mFactory, et sur les thématiques phare de l’IMT relevant de la Transition Numérique avec notamment le Data Analytics et l’IA.

La personne recrutée devra s’intégrer en recherche dans l’UMR CNRS LIMOS.

Sujet :
Enseignement

Les missions concerneront la prise en charge des actions majeures en matière d’enseignement en mathématiques appliquées : conception et/ou responsabilité de cursus ou de partie de cursus, gestion de partenariat international pour les diplômes suivants : cycle ingénieur civil des Mines, master Maths en action (MAEA), formation doctorale au sein de l’EDSIS. Comme tout enseignant de l’établissement, il sera amené à donner des cours en face à face pédagogique, et devra être en mesure de délivrer ses
enseignements en langue anglaise et de participer au développement de pédagogies innovantes.

Recherche
La personne recrutée aura la possibilité de prendre des responsabilités au sein de la thématique Science des données et Mathématiques Appliquées et des enseignements associés et de s’impliquer dans la mise en place des partenariats nationaux et internationaux et le montage de projets.
Dans le cadre de la thématique Science des données et Mathématiques Appliquées les missions seront développés dans le cadre du Laboratoire d’Informatique, de Modélisation et d’Optimisation des Systèmes (LIMOS, UMR CNRS 6158, http://limos.isima.fr). Sans pour autant exclure des dossiers de qualité, le candidat retenu devra intégrer un des deux thèmes suivants du laboratoire :
* le thème Données, Services et Intelligence (DSI) de l’axe Systèmes d’Information et de Communication (SIC), dédié aux questions liées à la gestion et à l’optimisation de grandes masses de données et à leur analyse via des techniques de fouille de données et d’apprentissage statistique automatique ainsi qu’à l’analyse et à la vérification d’applications (services web et processus métier)
* le thème Métamodélisation, Optimisation Continue et Application (MOCA) de l’axe Modèles et Algorithmes de l’Aide à la Décision (MAAD), qui concerne la gestion de modèles et leurs applications en particulier en optimisation continue. En termes de modélisation, on retrouve la simulation numérique de systèmes physiques et la méta-modélisation qui est un apprentissage supervisé utilisant une quantité limitée de données. Les études menées mettent en jeu des modèles et méthodes mathématiques avancées et les articulent avec des développements
logiciels.
Ces missions devront contribuer à renforcer les activités de recherche existantes avec une implication forte dans les activités en lien avec l’industrie du futur ; notamment avec la participation aux Chaires
OQUAIDO – Optimisation et QUAntification d’Incertitudes pour les Données Onéreuses – liés à l’exploitation des simulateurs numériques (quantification d’incertitudes, l’inversion et l’optimisation), ou ValaDoE – VALeur Ajoutée DOnnées et Energie liée à l’émergence de solutions innovantes pour la
transition énergétique et les réseaux d’énergie.

Profil du candidat :
La personne recrutée viendra piloter la thématique Science des données et Mathématiques Appliquées au sein du département GMI. Le candidat devra disposer d’une expertise reconnue dans un ou plusieurs domaines suivants:
– L’apprentissage statistique automatique,
– Le traitement des données volumineuses ou hétérogènes,
– L’analyse des données non fiables,
– Les modèles probabilistes pour les données rares ou onéreuses,
– La maitrise statistique des procédés,
– L’optimisation stochastique ou la méta-modélisation,
– L’identification ou le contrôle optimal liés aux modèles directs ou inverses.
Une bonne connaissance des spécificités liées aux données fonctionnelles, spatio-temporelles ou catégorielles sera appréciée. De même, la capacité à faire du lien avec les enseignants-chercheurs en Optimisation combinatoire ou en Recherche opérationnelle serait un plus.

Formation et compétences requises :
Le candidat devra être titulaire d’un doctorat d’Etat ou d’une Habilitation à Diriger des Recherches relevant du domaine de la Modélisation stochastique, des Méthodes statistiques en lien avec l’analyse de données – l’apprentissage automatique et/ou en Méthodes directes et inverses pour l’Identification/contrôle optimal.

Adresse d’emploi :
Campus de Saint-Etienne (42) de Mines Saint-Etienne

Document attaché : EMSE_Prof_MathsAppli_2020.pdf