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

Laboratoire/Entreprise : L2S
Durée : CDI
Contact : charles.soussen@centralesupelec.fr
Date limite de publication : 2022-04-01

Contexte :
Un poste PU L2S/Université Paris-Saclay est ouvert en section 61 en traitement statistique du signal :

https://www.galaxie.enseignementsup-recherche.gouv.fr/ensup/ListesPostesPublies/ANTEE/2022_1/0912408Y/FOPC_0912408Y_169.pdf

Mots-clefs: Traitement du signal et des images, apprentissage statistique, problèmes inverses, analyse statistique de signaux multivariés, traitement de données massives.

Date limite de candidature : 31/03/2022

Sujet :
Enseignement

Enseignement en traitement du signal dans la filière E3A de la faculté des Sciences d’Orsay, de la Licence au Master, et de façon plus ponctuelle, dans le cycle ingénieur de Polytech Paris-Saclay.

Le.a candidat.e recruté.e jouera un rôle moteur dans la construction et l’organisation des enseignements en lien avec le traitement du signal au sein de la Licence E3A et du Master E3A de la faculté des Sciences d’Orsay, et de façon plus ponctuelle, dans le cycle ingénieur de Polytech Paris-Saclay. La capacité à enseigner dans un large spectre (mathématiques, traitement du signal et des images, intelligence artificielle pour l’E3A, télécoms) sera appréciée. Il.elle sera amené.e à prendre rapidement des responsabilités dans l’animation des filières d’enseignement du Master E3A, la gestion des équipes pédagogiques, et les relations avec des partenaires académiques ou industriels. Enfin, à moyen terme, il.elle s’impliquera dans les structures internes de l’Université Paris-Saclay : Graduate School « Sciences de l’Ingénierie et Systèmes » ou « Informatique et Sciences du Numérique », ainsi que dans les Objets Interdisciplinaires.

Recherche

Le.a candidat.e recruté.e effectuera sa recherche au L2S et proposera un projet d’intégration s’inscrivant dans les thèmes du Pôle Signaux et Statistiques, lui-même composé de deux équipes, le Groupe Modélisation et Estimation et le Groupe Problèmes Inverses. Les thématiques scientifiques du Pôle couvrent un large panel de questions méthodologiques et appliquées en traitement du signal et des images et en statistique. Les travaux menés sont au cœur de la science des données avec des enjeux sociétaux dans des secteurs variés comme la santé, l’énergie, ou l’industrie du futur. Dans ces domaines, les données sont complexes (massives, hétérogènes, distribuées) avec des besoins importants en modélisation pour extraire l’information utile et quantifier les incertitudes, et des enjeux en calcul haute performance.

Les recherches menées dans le Pôle s’appuient sur un large éventail d’outils mathématiques dont l’optimisation, l’inférence statistique et l’apprentissage de représentations, permettant de proposer des solutions pour l’analyse de données massives et/ou hétérogènes, temporellement et spatialement corrélées, pour la planification optimale d’expériences et la résolution de problèmes inverses. Le Pôle déploie son expertise dans le cadre de projets collaboratifs d’envergure aux niveaux académique et industriel.

Le.a candidat.e recruté.e mènera des recherches au meilleur niveau en traitement statistique du signal et des images. Il.elle possédera une expertise reconnue internationalement qui s’inscrit pleinement dans les enjeux actuels en science des données. Il.elle contribuera tout particulièrement à développer au sein du Pôle la thématique de l’apprentissage statistique, devenue omniprésente dans les sciences de l’information. En ce sens, il.elle confortera la position d’acteur scientifique majeur du laboratoire au niveau national comme au niveau international.

Le.a candidat.e recruté.e sera moteur dans le montage de projets de recherche. Sur le plan applicatif, il est souhaité que le.a candidat.e développe des collaborations sur des enjeux sociétaux (environnement, santé, transport, énergie, intelligence artificielle…). Il.elle s’impliquera fortement dans la vie du L2S et dans les actions d’animation scientifique. Il.elle profitera de l’environnement de l’Université Paris-Saclay.

Profil du candidat :
cf. ci-dessus.

Formation et compétences requises :
cf. ci-dessus.

Adresse d’emploi :
Informations complètes ici :

https://www.galaxie.enseignementsup-recherche.gouv.fr/ensup/ListesPostesPublies/ANTEE/2022_1/0912408Y/FOPC_0912408Y_169.pdf

Contacts :

– recherche : Charles Soussen (charles.soussen@centralesupelec.fr)
– enseignement : Sophie Kazamias (sophie.kazamias@universite-paris-saclay.fr)