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

Laboratoire/Entreprise : Télécom Paris
Durée : Permanent
Contact : pietro.gori@telecom-paris.fr
Date limite de publication : 2022-03-25

Contexte :
Télécom Paris is one of the top four Engineering Grandes Ecoles in France and it is considered
the best engineering school for digital technology. It has close ties with both international academic
laboratories and industry. Télécom Paris is a founding member of Institut Polytechnique de Paris
(IPParis) and an IMT (Institut Mines-Télécom) school. Both institutions offer several funding for
internships, PhDs and post-docs. Télécom Paris provides a competitive salary, travel and research
support, complementary health insurance (even if not necessary in France) and other benefits.

Sujet :
Telecom Paris, a CS/EE school of IPParis, is hiring a tenured Assistant/Associate Professor
in the domain of artificial intelligence and computer vision for biomedical image processing and
understanding. The applicant will integrate the IMAGES team, within the Image, Data and Signal
Department (IDS) of the Information Processing and Communication Laboratory (LTCI). The team is
involved in theoretical, methodological, and applied research in the domain of mathematics, computer
vision, artificial intelligence, and computer graphics.
Outstanding applicants in all areas of artificial intelligence for biomedical imaging will be considered.
Possible research areas include:
– Deep learning for image reconstruction and analysis
– Statistical models for fusion of multi-modal data (i.e., imaging, clinical, genetic, etc.)
– Domain adaptation, Transfer learning, Self-supervised learning
– Generative machine/deep learning models
– Shape analysis and geometric statistics
– Medical knowledge representation and reasoning
– Association of symbolic and statistical machine/deep learning
– Federated learning

Profil du candidat :
The applicant is expected to have competences and skills in the domain of biomedical
imaging, computer vision and artificial intelligence with a strong background in applied mathematics
and/or computer sciences. The applicant should also show pedagogical skills and be able to teach on
deep/machine learning and image processing. The candidate must also be capable and interested in
facilitating and creating new cross-disciplinary interactions within the LTCI laboratory, across the
schools of IPParis and with external collaborators from the industry, hospitals, biological labs, etc.

Formation et compétences requises :
Required qualifications: The applicant must have a PhD, an outstanding academic record and excellent
proficiency in spoken and written English.

Preferred qualifications: Teaching experience, post-doctoral or international experience in an
academic or industrial laboratory, grant applications experience, capability and interest in mentoring
graduate and PhD students. If the candidate does not speak French, he/she must commit to obtaining
a professional proficiency in French as quickly as possible while under contract.

Adresse d’emploi :
Télécom Paris, Palaiseau, France

Document attaché : 202201241053_AIBioMed_Faculty_TelecomParis.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : Université Savoie Mont Blanc
Durée : CDI
Contact : nicolas.meger@univ-smb.fr
Date limite de publication : 2022-03-25

Contexte :
Poste publié sous réserve de la validation des instances et l’analyse de la soutenabilité financière.

L’enseignement sera réalisé au sein du département Informatique de l’IUT d’Annecy, dans le B.U.T. Bachelor Universitaire de Technologie, sur les 3 années. Notre IUT propose 3 parcours, en formation initiale et/ou en alternance à partir du S4 ou S5.

La personne recrutée s’intégrera au laboratoire LISTIC (Laboratoire d’Informatique, Systèmes, Traitement de l’Information et de la Connaissance). Son activité sera dans le domaine de l’IA et plus particulièrement autour des méthodes d’apprentissage distribué, décentralisées et adaptées aux problématiques Edge Computing telles que l’apprentissage fédéré.

Sujet :
La personne recrutée devra prendre en charge plus particulièrement les enseignements liés à la virtualisation et au cloud, aux aspects sécurité et réseaux, ainsi que les nouveaux enseignements en cryptographie. Elle participera aux enseignements liés à tous les types de programmation, mathématiques, algorithmie et/ou autres enseignements en fonction du profil du/de la candidat/e. La personne recrutée devra aussi s’investir dans la vie du département (réunions d’équipe, accompagnement et suivi des étudiants, encadrement de projets et suivis de stages, …). Elle pourra se voir confier une des tâche/mission administrative telle que la communication, une responsabilité d’études, la coordination des stages, … selon les besoins et ses compétences. Une expérience pédagogique basée sur des outils et concepts innovants (approche compétences, classe inversée, apprendre en enseignant, cours interactifs, ressources en lignes, …) sera appréciée.

La personne recrutée développera des travaux de recherche transversaux entre les deux thèmes du laboratoire :
– Le thème AFuTé (Apprentissage, Fusion et Télédétection), qui étudie les aspects théoriques, algorithmiques, méthodologiques ou encore applicatifs en apprentissage (robustesse, généralisation, interprétabilité), apprentissage statistique, fusion de données incertaines (probabilités, possibilités, croyances). Le développement de méthodologies IA généralisables, personnalisables et adaptables dans le temps est un enjeu d’intérêt.
– Le thème ReGaRD (Représentation, Gestion et tRaitement des Données pour l’humain), qui étudie entre autres, des problématiques d’infrastructures et architectures logicielles et matérielles pour les traitements distribués (Workflow, container, optimisation), ainsi que des problématiques de modélisation, de transport et placement de données.

Les travaux seront développés sur les domaines forts du laboratoire tels les données de type séries temporelles multivariées ou symboliques en provenance de systèmes de télédétection ou de mesure d’activités humaines. Ils prendront en compte les problématiques d’intégration des systèmes IA dans les systèmes informatiques, dans l’industrie et la société.

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
IUT ANNECY, 9 Rue de l’Arc en Ciel, Annecy-le-Vieux, 74 940 Annecy

LISTIC, Polytech Annecy-Chambéry, 5 chemin de bellevue, Annecy-le-vieux, 74 940 Annecy

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

Laboratoire/Entreprise : Université Savoie Mont Blanc
Durée : CDI
Contact : nicolas.meger@univ-smb.fr
Date limite de publication : 2022-03-25

Contexte :
Profil de poste diffusé sous réserve de la validation des instances et de l’analyse de la soutenabilité financière.

L’enseignement sera réalisé au sein du département Informatique de l’IUT d’Annecy, dans le B.U.T. Bachelor Universitaire de Technologie, sur les 3 années. Notre IUT propose 3 parcours, en formation initiale et/ou en alternance à partir du S4 ou S5.

L’activité de recherche s’intégrera à celle du laboratoire LISTIC (Laboratoire d’Informatique, Systèmes, Traitement de l’Information et de la Connaissance) dans le thème AFuTé (Apprentissage, Fusion et Télédétection). Ce thème développe des approches théoriques et méthodologiques en lien avec l’apprentissage automatique, la fusion de données incertaines, le traitement du signal et la télédétection. Les domaines d’application sont majoritairement liés à l’analyse de données temporelles et/ou spatiales, en particulier pour la surveillance de l’environnement.

Sujet :
Enseignement : la personne recrutée devra prendre en charge plus particulièrement les enseignements de programmation mobile et web. Elle devra également s’investir dans des cours liés à l’IA tels que le traitement d’image et la fouille de données. Elle prendra part aux enseignements de mathématiques, complétera les équipes en algorithmie et programmation et/ou autres enseignements en fonction du profil du/de la candidat/e. Des connaissances en technologies et techniques du cloud seront appréciées. La personne recrutée devra aussi s’investir dans la vie du département (réunions d’équipe, accompagnement et suivi des étudiants, encadrement de projets et suivis de stages, …). Elle pourra se voir confier une des tâche/mission administrative telle que la communication, une responsabilité d’études, la coordination des stages, … selon les besoins et ses compétences. Une expérience pédagogique basée sur des outils et concepts innovants (approche compétences, classe inversée, apprendre en enseignant, cours interactifs, ressources en lignes, …) sera appréciée.

Recherche : la personne recrutée devra montrer sa capacité à développer ses travaux en extraction de connaissances, et plus particulièrement en fouille de données, qu’il s’agisse d’extraire des motifs locaux (itemsets, motifs séquentiels, biclusters) et/ou des modèles globaux (classifieurs, clusterings). Des compétences en apprentissage profond et une capacité à se saisir des applications en télédétection sont également souhaitées.
Les collaborations au sein du laboratoire pourront se développer aussi bien sur des aspects théoriques, méthodologiques ou applicatifs, notamment à travers les projets portés par le thème AFuTé ou par le second thème du LISTIC, ReGaRD (Représentation, Gestion et tRaitement des Données pour l’humain).

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
IUT ANNECY, 9 Rue de l’Arc en Ciel, Annecy-le-Vieux, 74 940 Annecy

LISTIC, Polytech Annecy-Chambéry, 5 chemin de bellevue, Annecy-le-vieux, 74 940 Annecy

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

Laboratoire/Entreprise : ENSAI
Durée : CDI ou CDD 3 ans
Contact : romaric.gaudel@ensai.fr
Date limite de publication : 2022-02-15

Contexte :

ENSAI, the French graduate-level engineering school specialized in Statistics, Data Science and Economics, is currently inviting applications for a position as Associate or Assistant Professor in Computer Science and Machine Learning. The appointment starts in September, 2022, at the earliest. At the level of Assistant Professor, the position is for an initial three-year term renewable for another three years before the tenure evaluation. At the level of Associate Professor, the position is tenured.

Sujet :
Salary is competitive according to qualifications. The teaching duties are reduced compared to French university standards. At the appointment, knowledge of French is not required but it is expected that the appointee will acquire a workable knowledge of French in a reasonable time. The school offers resources to learn French.

Profil du candidat :
PhD in Computer Science with an expertise in Machine Learning. ENSAI is involved in the EUR Digisport and the EUR CyberSchool, so knowledge on related fields would be a plus.

Applicants will have demonstrated strong ability to teach courses and supervise projects in Computer Science, up to Master level, to students with a major in Statistics.

At the Associate Professor level, the candidate will have an outstanding research record and is expected to supervise PhD students.

Formation et compétences requises :
cf. Profil

Adresse d’emploi :
Campus de Ker Lann
rue Blaise Pascal BP37203
35172 BRUZ CEDEX

Document attaché : 202201201722_Position_ML.pdf

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : SimpleText/Doctorants

Laboratoire/Entreprise : GIPSA-LAB Grenoble / Woods Hole Oceanographic In
Durée : 18 months
Contact : jerome.mars@gipsa-lab.fr
Date limite de publication : 2022-02-18

Contexte :
Machine learning (ML), and more recently deep learning, are the most recent revolutions in computer science. However, the impact of ML on underwater acoustics stays limited. This is largely due to two factors inherent to the acoustic inversion problem: large datasets with reliable annotations are usually not available, and the signal degradation due to propagation and noise is more severe than for other classical ML applications.

Sujet :
In this project, the postdoctoral investigator will embed ML methods into the traditional underwater acoustics inverse problem (source localization and environmental inversion). Of particular interest will be to replace the non-linear forward model (i.e. acoustic propagation code) with an approximated version obtained using a neural network. Such methods, proposed by the geoscience community [1], are known to accelerate the resolution of the inverse problems [2], but have never been explored in ocean acoustics. Independent research is expected, and other ideas by the postdoctoral investigator will be encouraged.

Any progress made by the postdoctoral investigator will be directly integrated into current work within our group on related topics [3,4], which provide a basis for broad-impact contributions and long-term international collaboration

References:
[1] Krasnopolsky, V. M., & Schiller, H. (2003). Some neural network applications in environmental sciences. Part I: forward and inverse problems in geophysical remote measurements. Neural Networks, 16(3-4), 321-334.
[2] Hansen, T. M., & Cordua, K. S. (2017). Efficient Monte Carlo sampling of inverse problems using a neural network-based forward—Applied to GPR crosshole traveltime inversion. Geophysical Journal International, 211(3), 1524-1533.
[3] Bonnel, J., Dosso, S. E., Knobles, D. P., & Wilson, P. S. (2021). Transdimensional Inversion on the New England Mud Patch Using High-Order Modes. IEEE Journal of Oceanic Engineering.
[4] Baron V., Bouley S., Muschinowski M., Mars J., Nicolas. B, (2019), Drone localization and identification using an acoustic array and supervised learg ning (2019), Artificial Intelligence and Machine learning in defense application Conf.

Profil du candidat :
Requirements: Applicants must have a PhD in a field relevant to the project.

Applications from candidates with a Ph.D in machine learning / data science and a strong interest in acoustics or ocean science, as well as applications from candidates with a Ph.D in acoustics and a proven background in machine learning are welcome.

Before hiring, the applicant file must be validated by the French Department of Defense.

Preference will be given to applicants from the European Union.

Formation et compétences requises :
Applications from candidates with a Ph.D in machine learning / data science and a strong interest in acoustics or ocean science, as well as applications from candidates with a Ph.D in acoustics and a proven background in machine learning are welcome.

Specifications: the position is fully funded for 18 months, but could be renewed upon scientific outcome and performance.

The monthly salary will range from 2,600 € to 3,800 € based on experience.

Adresse d’emploi :
Application: An online application form must be filled:
https://bit.ly/3FvefVL.

The applicant must a CV and a cover letter, and provide the contacts of at least two references. Other material (e.g. research statement, relevant publications, etc.) can also be included. Review of applications will begin immediately and continue until the position is filled.

Document attaché : 202201181620_postdoc_gipsa_OA_AI_JIMdocx.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : LIRIS, équipe TWEAK
Durée : 12 mois
Contact : frederique.laforest@insa-lyon.fr
Date limite de publication : 2022-03-31

Contexte :
Le projet ANR MOBILES vise à documenter, comprendre et soutenir les pratiques spatiales et
d’apprentissages langagiers des étudiant.es internationaux.ales accueillis dans le supérieur en France.
L’originalité du projet consiste à analyser les apprentissages que les séjours en immersion recèlent
potentiellement au prisme des pratiques spatiales augmentées par les outils numériques.
Il s’agit (1) d’analyser les pratiques spatiales des étudiants, c’est-à-dire mettre au jour les opportunités
d’apprentissage que le contexte recèle ; (2) de concevoir une mise en carte de la ville telle qu’elle est
pratiquée, grâce à une interface cartographique permettant de combiner des sources hétérogènes de
données et leur exploration à la fois quantitative et qualitative ; (3) d’étudier de quelles manières des
systèmes de recommandations basés sur la participation des utilisateurs peuvent être mis en place afin
de soutenir les objectifs d’apprentissage.

Sujet :
Une partie du projet MOBILES consiste à : (1) développer des méthodes innovantes pour collecter les
traces d’activité (explicites et déclarées), qui sont produites par des sources diverses et géolocalisées
(photographies, réseaux sociaux, recherches d’itinéraire…) ; (2) concevoir des méthodes de modélisation,
d’analyse et de visualisation, combinant des méthodes qualitatives avec des méthodes formalisées en
informatique et géomatique.
Un prototype d’application pour smartphone sera développé pour permettre à l’équipe du projet (1) de
collecter des données numériques relatives à des activités individuelles (traces géographiques, traces
d’activités numériques y compris les annotations produites) et (2) de proposer une visualisation
cartographique de ces traces et une discussion (a) individuelle, (b) partagée et (c) collective.
Pour atteindre cet objectif, les traces brutes (contenant des “obsels”, c’est-à-dire les éléments observés
[Champin et al., 2013]) seront le point de départ pour modéliser les données et construire des
visualisations considérées comme utilisables et acceptables par les participantes.
Les missions de la personne recrutée seront donc de produire :
• les spécifications techniques pour l’application smartphone (étude d’usages, définition des
indicateurs d’activité, en accord avec les membres du projet) ;
• la définition d’un modèle de traces collectées
• la première itération du prototype de l’application

voir http://www.atief.fr/sites/default/files/documents/Profil_Ingenieur_LIRIS-2022.pdf pour plus de détails

Profil du candidat :
Titulaire d’un diplôme d’ingénieur ou de master en informatique avec une solide expérience en
développement web
• Bonnes compétences techniques en développement web et application mobile
• Connaissance des standards du web sémantique (RDF, OWL) et en particulier ceux liées à
l’analyse de traces d’apprentissage (xAPI, LRS)
• Expérience de l’outil gestionnaire de code Git et compétences en documentation
• Respect des délais, rigueur, organisation, capacité à travailler en interaction avec des équipes
éloignées, des chercheurs, des enseignants

Formation et compétences requises :
Titulaire d’un diplôme d’ingénieur ou de master en informatique

Adresse d’emploi :
LIRIS, Campus de la Doua, Villeurbanne