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

Laboratoire/Entreprise : ETIS
Durée : 18
Contact : issam.falih@uca.fr
Date limite de publication : 2025-03-31

Contexte :
En collaboration avec la Société SAFRAN S.A. sont a lea recherche d’un(e) post-doctorant(e) pour participer à un projet innovant de ségrégation et d’analyse de données liées à la chaîne d’approvisionnement.
L’objectif principal est d’intégrer et de structurer des données multi-modales (textuelles, structurées, etc.) afin de développer des textbf{modèles d’apprentissage automatique}
pour détecter et extraire des informations clés, puis prédire un risque associé à ces données.

Sujet :
Missions Principales
1. Analyse et Intégration des Données
— Concevoir et mettre en place des pipelines d’intégration de données multi-sources.
— Nettoyer et structurer les informations pour en faciliter l’exploitation.
2. Modélisation en Intelligence Artificielle
— Développer des modèles de Machine Learning et/ou Deep Learning afin d’extraire
automatiquement des entités (fournisseurs, matières premières, etc.).
— Mettre en place un modèle de prédiction de risque basé sur des données multi-
modales.
3. Validation et Évaluation
— Évaluer les performances des modèles via des métriques appropriées (précision, rappel,
F1-score, etc.).
— Itérer sur la conception des modèles pour améliorer continuellement la robustesse et
la fiabilité.
4. Documentation et Communication
— Rédiger des rapports techniques et des publications scientifiques sur les avancées du
projet.
— Présenter régulièrement les résultats à l’équipe de recherche et aux partenaires impliqués.
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Profil du candidat :

Profil Recherché
— Doctorat (ou équivalent) en Informatique, Mathématiques appliquées, Traitement
du Langage Naturel, Statistiques ou domaine connexe.
— Première expérience (stage, thèse, postdoc) liée à la data science ou à la recherche
en IA

Formation et compétences requises :
Compétences Requises
1. Data Science & IA
— Excellente maîtrise des méthodes de Machine Learning supervisé/non supervisé
et/ou Deep Learning.
— Connaissances solides en traitement de données textuelles (NLP/TAL) : ex-
traction d’entités, classification, etc.
— Expérience dans la fusion de données (multimodalité) et l’intégration de différentes
sources d’information.
2. Environnements et Outils
— Pratique confirmée des bibliothèques Python (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn,
spaCy, etc.).
— Connaissances en ingénierie de la donnée (ETL, bases SQL/NoSQL, data pipeline).
— Maîtrise des bonnes pratiques de versioning et de gestion de code (Git).
3. Rigueur Scientifique et Organisation
— Capacité à mener des expérimentations rigoureuses (protocoles, reproductibilité, re-
porting).
— Veille technologique et scientifique pour adapter rapidement les approches existantes.
4. Qualités Humaines
— Autonomie, sens de l’initiative et esprit collaboratif.
— Excellentes capacités de communication (orales et écrites).
— Respect de la confidentialité et des contraintes liées aux données sensibles.

Adresse d’emploi :
Conditions du Poste
— Localisation : ETIS CNRS UMR 8051, CY Cergy paris Unviersity, Site de Saint-
Martin 2 Av. Adolphe Chauvin, 95300 Pontoise et SAFRAN.
— Type de contrat : CDD postdoctoral (12 à 18 mois, à discuter).
— Rémunération : Selon expérience et grille de salaire applicable.
— Lieu : Poste localisé à l’université de Cergy au sein du laboratoire d’ETIS.
— Disponibilité : Dès que possible.

Document attaché : 202502111631_SupplyChain_project-2.pdf