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

Laboratoire/Entreprise : Laboratoire Informatique, Image et Interaction (L3
Durée : 36 mois
Contact : alain.bouju@univ-lr.fr
Date limite de publication : 2024-09-15

Contexte :
La réduction du rejet de carbone dans l’atmosphère est une préoccupation mondiale. En effet, l’émissions de gaz à
effet de serre dans l’atmosphère est à l’origine du réchauffement climatique ce qui présente une menace pour notre
terre. L’impact carbone du transport est l’un des plus important, par exemple en France, le transport est l’activité qui
contribue le plus aux émissions de gaz à effet de serre (durable, 2021).
Dans ce contexte, différentes mesures peuvent être appliqué dont dans le domaine des transports. Notamment la
conduite autonome et les services de transport à la demande de véhicules électriques. En effet, la conduite autonome
apporte de nombreux avantages aux individus et à la société, notamment une sécurité routière accrue, une réduction
des embouteillages et une empreinte écologique améliorée.
C’est dans ce cadre que le projet YéloDETA intervient. L’objectif du projet YéloDETA est de fournir un service de
transport à la demande automatisé dans les zones à faible densité (périurbaines et rurales) dans 8 communes de
l’agglomération rochelaise. Cependant, pour parvenir à une diffusion réussie de ces véhicules autonomes et exploiter
ainsi leur potentiel environnemental, il faut favoriser une large acceptation de ce concept de mobilité. L’acceptabilité
et l’acceptation sont donc un point bloquant important (Bel., 2019). Ici, l’acceptabilité concerne les intentions des
utilisateurs à utiliser ou non la technologie, et l’acceptation de son usage effectif.

Sujet :
Les avancées dans les domaines des véhicules autonomes, de la psychologie sociale et de l’évaluation des Interaction
Humain-Machine (IHM) montrent que l’acceptabilité et l’acceptation conditionnent le bon déploiement de navettes
sans conducteur dans la société. Cependant de nombreux obstacles entravent encore l’acceptation généralisée des
véhicules autonomes et nous n’avons pas suffisamment de connaissances sur les perceptions des utilisateurs finaux
sur cette technologie innovante. Gagner l’acceptation des utilisateurs finaux devient donc essentiel au déploiement
généralisé des véhicules autonomes. En effet, dans la littérature il existe différents travaux qui proposent des modèles
d’acceptabilité étudiant le rapport de l’individu à l’objet technologique dont on souhaite prédire l’usage. Ces modèles
étudient le rapport de l’individu à l’objet technologique dont on souhaite prédire l’usage. Cependant, cela ne concerne Allocations doctorales 2024
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que la manière dont les caractéristiques d’un système technologique influencent l’acceptation de l’utilisateur.
D’autres dimensions sont parfois ajoutées pour améliorer le pouvoir prédictif des modèles tel que la dimension de
confiance.
Ainsi le développement des IHM utilisateur-navette autonome doit être fait sur la base des évaluations de
l’acceptation et l’acceptabilité ainsi que l’expérience utilisateur. Pour autant il n’existe pas de modèle d’évaluation
complet pour l’évaluation de l’acceptabilité, de l’acceptation, l’expérience utilisateurs et de la confiance des usagers
des véhicules autonomes et qui fournit à la fois les éléments clés à intégrer dans une IHM d’une navette autonome ou
bien sa méthode de conception afin de garantir une bonne expérience utilisateur.

Profil du candidat :
Master 2 en Informatique avec une ouverture sur les utilisateurs

Formation et compétences requises :
Master 2 en Informatique avec si possible des bases en développement d’IHM

Adresse d’emploi :
Laboratoire L3i Institut LUDI Bâtiment Pascal Avenue Michel Crépeau
17042 La Rochelle Cedex 1 – France

Document attaché : 202407010859_sujet-these-YeloDeta.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : Université de Paris-Dauphine – PSL
Durée : 1 an renouvelable
Contact : bruno.chavesferreira@dauphine.fr
Date limite de publication : 2024-06-26

Contexte :
Created by the University Paris Sciences and Letters (PSL) and hosted by Paris-Dau- phine, the «Applied Computational Social Sciences» Institute aims to strengthen research on major societal issues (political and social cohesion, ecological transition, digital transformation, economic efficiency and competitiveness) by linking data sciences and social sciences.

The Institute collects and processes heterogeneous data on a large scale both to enable scientific advances and to help inform public dialog and decision-making.
It brings together a multidisciplinary team of researchers in social sciences and relies on a team of engineers in data science who bring their expertise to build original databases and perform sophisticated analysis. These projects are initiated and supported by research units affiliated to the French National Institute for Research (CNRS) and a group of outstanding research universities. The outcomes of the Institute activities are also featured to reach policymaking and business audiences.

Sujet :
In the context of the development of the ACSS institute, PSL university is hiring one junior and one senior data-scientists. They will be responsible for implementing strategies, tools and methods for producing and analyzing data from various sources (Web, institutional databases, archives, etc.). They will also be responsible for ensuring compliance with best practices in matter of code and data management. Finally, they will contribute to the development of statistical analysis or machine learning algorithms (particularly in the field of natural language processing).

Profil du candidat :
• Hands-on experience in developing deep neural networks and other advanced static models applied to automated language processing on large corpora.
• Mastery of Python and R ecosystems dedicated to data science.
• More specifically in Python, mastery of numpy, pandas, spacy and pytorch.
• In R, proficiency in tidyverse, tidymodels and associated libraries, and torch.
• Proficiency in relational databases.
• Understanding of scientific methods in the humanities and social sciences.

Formation et compétences requises :
• Experienced in tuning hyperparameters for large language models (LLMs) to improve performance and efficiency.
• Familiar with fine-tuning models such as BERT, GPT, and Transformer-based architectures
• Knowledgeable in distributed training techniques and leveraging GPUs in a cluster.
• Practice of modern web services (REST architecture, JSON formats, XML, etc.).
• Development methodologies: unit tests, version control (GIT).

Adresse d’emploi :
Université Paris Dauphine-PSL
Pl. du Maréchal de Lattre de Tassigny, 75016 Paris

Document attaché : 202406260949_Ingenieur_IR_ACCS_2024_en.pdf

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Laboratoire/Entreprise : LIRMM (UMR 5506) — Univ Montpellier & CNRS
Durée : 12 mois (renouvelabl
Contact : rivals@lirmm.fr
Date limite de publication : 2024-06-26

Contexte :
Nous recrutons un ingénieur en informatique (machine learning et data science) dans le cadre du projet EpiTransDiag financé par la SATT AxLR et qui vise à développer une plateforme analytique de l’épitranscriptome permettant le diagnostic précoce du cancer, la stratification des patients ainsi que le suivi post-thérapeutique. La maturation permettra de consolider la méthode analytique à travers l’étude de cohortes de patients plus conséquentes ainsi qu’à établir un diagnostic prédictif de marqueurs cancéreux sous le format présence/absence de cancer. Une startup a été créée et exploitera les résultats générés durant la maturation.

Annonce site université: https://umemplois.umontpellier.fr/poste/2024-R0314

– Date de début du contrat :  01/09/2024
– Date de fin du contrat :   31/08/2025  
– mention : renouvelable 12 mois
– type: ingénieur d’étude ou ingénieur de recherche
– Niveau de rémunération : selon grille UM et en fonction de l’expérience.

Sujet :

La mission porte sur le diagnostic de cancers. Des mesures par spectrométrie de masse des modifications chimiques des ARN sont effectuées sur des échantillons de tissus ou dans des fluides corporels (par ex: sang, urine, etc). Ces mesures, collectivement nommées “profil epitranscriptomique” sont les données à partir desquelles on prédit la présence ou non d’un cancer. Le rôle de l’ingénieur est de contribuer au développement et la validation des méthodes d’apprentissage automatique et d’analyse statistiques pour ces prédictions.

L’objectif global de projet est de concevoir et mettre au point un test de diagnostic (qui est un dispositif médical).

L’équipe scientifique du projet a d’abord mis au point une nouvelle méthode de diagnostic pour un cancer du cerveau (le gliome). Cette méthode combine la spectrométrie de masse, les modifications chimiques de l’ARN et de l’intelligence artificielle. Les références de la publication libre d’accès sont ci-dessous (parue en 2022). Les résultats de prédiction sont bons alors que la détermination du stade pour ce cancer est particulièrement difficile en clinique. Le CHU de Montpellier a déposé une demande de brevet.

* Quelques pointeurs
** Article scientifique :
Multivariate Analysis of RNA Chemistry Marks Uncovers Epitranscriptomics-Based Biomarker Signature for Adult Diffuse Glioma Diagnostics

S. Relier, A. Amalric, A. Attina, I.B. Koumare, V. Rigau, F. Burel Vandenbos, D. Fontaine, M. Baroncini, J.P. Hugnot, H. Duffau, L. Bauchet, C. Hirtz,* E. Rivals,* and A. David*

Analytical Chemistry 2022 https://doi.org/10.1021/acs.analchem.2c01526
** Pointeurs de vulgarisation :

1. Le communiqué de presse du CNRS INSB qui met nos travaux en lumière : https://www.insb.cnrs.fr/fr/cnrsinfo/exploiter-le-code-chimique-de-larn-pour-etablir-une-carte-didentite-tumorale

2. Podcast de l’émission de radio Université de Montpellier

A l’UM la science [S02-ep02] : De l’épitranscriptome à l’expo cancer

3. article du Midi Libre (accès limité) https://www.midilibre.fr/2022/10/09/tumeur-du-cerveau-des-scientifiques-montpellierains-mettent-au-point-un-test-de-diagnostic-revolutionnaire-10709997.php

4. dans un dossier du Magazine INSERM :

ou https://www.lirmm.fr/~rivals/post/2023_inserm_magazine/

Profil du candidat :
Mission principale :
Dans le cadre d’un projet de maturation, nous recrutons un ingénieur informaticien / data scientist dont l’activité principale consistera à :
– assurer le développement d’un pipeline analytique (analyse de machine learning et statistiques) dédié aux données de modifications de ARN
– contrôler la capacité prédictive du pipeline expérimental et analytique pour le diagnostic précoce du cancer et son suivi thérapeutique
– effectuer l’analyse de données d’épitranscriptome pour le diagnostic et le suivi du cancer
– contribuer à établir des signatures épitranscriptomiques pour le diagnostic ou le suivi de cancers

Activités :
– Développement informatique, conception d’algorithmes de machine learning
– Exploration et visualisation de données bio-chimiques
– Développement de méthodes de calculs, démonstration des outils
– Automatisation et sécurisation du traitement de données
– Rédaction de rapport, interaction avec biologistes et biochimistes
– Participation à des réunions, et possiblement à des congrès ou conférence

Formation et compétences requises :
Formation :
– école d’ingénieur ou master universitaire en informatique ou science des données
– avec une composante de programmation informatique
Connaissance approfondie et pragmatique de :
– apprentissage automatique (machine learning)
– science des données (data science) et statistiques
– programmation en langage python (librairies de ML telles que scikit learn, pytorch, etc)
– développement logiciel : pratique de gestion et maintenance des logiciels, de tests

Autres connaissances :
– maîtrise de l’anglais
– langage python, C++
– programmation de visualisation de données avec interface dynamique

Qualités:
– forte motivation et engagement professionel
– professionalisme en particulier en termes de qualité du travail accompli
– bonne capacité d’apprentissage et d’écoute
– capacité d’interaction et de travail en équipe
Divers :
– intérêt pour la biologie, la médecine ou les questions pluridisiciplinaires

Adresse d’emploi :
Montpellier
adresse: LIRMM – UMR 5506 CNRS & Univ Montpellier
CC 05016
860 rue de St Priest – 34095 Montpellier cedex 5 FRANCE

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

Laboratoire/Entreprise : LAMSADE, MILES Team
Durée : 2 ans
Contact : alexandre.allauzen@dauphine.psl.eu
Date limite de publication : 2024-06-24

Contexte :
Postdoc position in MILES Team (Paris Dauphine) on frugal ML and Deep-Learning for Physics

Sujet :
A postdoc position (2 years) is open in the MILES team at Université
Paris Dauphine PSL. Depending on the candidate background, potential
topics of interest include, but are not limited
– to fast and frugal adaptation,
– physics-informed foundation models for numerical simulation,
– data efficiency in training,
– theoretical guarantees of frugal deep learning
– Application to NLP and/or speech processing …

You can find more information in this document:
https://allauzen.github.io/assets/docs/Miles-SHARP-postdoc-fall-2024.pdf

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Université Paris Dauphine

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Laboratoire/Entreprise : Institut d’Astrophysique de Paris
Durée : Permanent
Contact : guilhem.lavaux@iap.fr
Date limite de publication : 2024-07-10

Contexte :

L’Institut d’Astrophysique de Paris (IAP) est une Unité Mixte de Recherche du CNRS et de Sorbonne Université d’environ 150 chercheurs, post-doctorants, doctorants, ingénieurs, techniciens et administratifs. L’analyse de gros calcul numérique tient une place majeure à l’IAP : traitement de données astrophysiques massives (HPDA), réalisation et exploitation de simulations numériques (HPC). L’IAP héberge des fermes de calculs dédiées à ces applications ; la plus récente est spécialisée dans le co-calcul CPU-GPGPU et l’utilisation de l’IA. Sur 80 utilisateurs réguliers de ces machines, la moitié sont des collaborateurs issus d’autres laboratoires en France et à l’international.

L’IAP est très impliqué dans les grands programmes d’observation astronomique au sol et dans l’espace (Euclid, JWST, SVOM, LISA, Ariel, GRAND) et à la pointe de la modélisation numérique en astrophysique avec les simulations les plus dimensionnantes de la discipline (Horizon, Sibelius), réalisées sur les super-calculateurs nationaux (Joliot Curie, Jean Zay) et internationaux (Nurion, Cosma). L’IAP est le siège de développement à la pointe pour l’analyse statistique de grands volumes de données par des techniques novatrices (projet BORG, Learning-the-Universe). Ces engagements impliquent de nouveaux besoins en développement et en déploiement des codes, dont l’optimisation pour les architectures GPGPU et l’exploitation d’outils issus de l’IA.

Référent-e développement et optimisation des codes et des algorithmes sur les machines HPDA/HPC pour les nouvelles architectures GPGPU, l’Ingénieur-e de recherche sera affecté-e à l’équipe de 14 personnes « soutien technique aux projets » et rendra compte à son responsable. Cette activité renforcera l’atout numérique du laboratoire sur le sujet, et permettra de gagner en compétence sur les thématiques HPC/HPDA du labo.

Sujet :

L’ingénieur-e de recherche apportera, dans le cadre d’un projet de recherche, une expertise dans l’utilisation des GPGPUs pour le calcul et l’analyse haute performance des données (HPDA/HPC). Il/Elle participera à la résolution de problèmes d’astrophysique théorique, avec des simulations numériques, et d’astrophysique observationnelle avec le traitement et l’assimilation de données massives.

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Institut d’Astrophysique de Paris, 98bis Boulevard Arago, 75014 Paris

Voir https://concoursexternesit.cnrs.fr/public/campagne-2024 (concours 67, BAP E, IAP)

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Laboratoire/Entreprise : AgroParisTech
Durée : CDD 1 an
Contact : antoine.cornuejols@agroparistech.fr
Date limite de publication : 2024-06-27

Contexte :
un poste de Maître de Conférence Contractuel en informatique est ouvert à AgroParisTech (Université de Paris-Saclay) avec prise de poste au 1er septembre 2024.

Les enseignements se feront dans l’UFR d’informatique avec des TDs/TPs en 1ère année (Python et Bases de Données, de la programmation sur mobile), en 2ème année en fonction des modules optionnels et en 3ème année en IA et sciences des données.

La recherche s’effectuera dans l’équipe Ekinocs rattachée à l’UMR MIA Paris-Saclay AgroParisTech-INRAE et spécialisée en apprentissage automatique.

Sujet :
Les enseignements se feront dans l’UFR d’informatique avec des TDs/TPs en 1ère année (Python et Bases de Données, de la programmation sur mobile), en 2ème année en fonction des modules optionnels et en 3ème année en IA et sciences des données.

La recherche s’effectuera dans l’équipe Ekinocs rattachée à l’UMR MIA Paris-Saclay AgroParisTech-INRAE et spécialisée en apprentissage automatique.

Profil du candidat :
Savoirs
La personne recrutée devra avoir fait au moins trois années de thèse en informatique ou être sur le point de soutenir sa thèse de doctorat en informatique.

Savoir-faire
– Expérience en enseignement d’informatique dans un établissement d’enseignement supérieur.

– Avoir déjà mené des activités de recherche en informatique appliquées aux sciences du vivant.

Formation et compétences requises :
Savoirs
La personne recrutée devra avoir fait au moins trois années de thèse en informatique ou être sur le point de soutenir sa thèse de doctorat en informatique.

Savoir-faire
– Expérience en enseignement d’informatique dans un établissement d’enseignement supérieur.

– Avoir déjà mené des activités de recherche en informatique appliquées aux sciences du vivant.

Adresse d’emploi :
AgroParisTech / Université de Paris-Saclay
Département MMIP
UMR MIA-Paris-Saclay
22, place de l’agronomie, F-91123 Palaiseau Cedex

Document attaché : 202406171626_charge(e)-d-enseignement-contractuel-en-informatique-agroparistech.pdf

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Laboratoire/Entreprise : Institut Agro Montpellier -département SABP
Durée : 6 mois
Contact : benedicte.fontez@supagro.fr
Date limite de publication : 2024-09-30

Contexte :

Sujet :
Création de ressources pédagogiques en anglais sur les réseaux de neurones pour le parcours Data Manager de l’Institut Agro Montpellier, dans le cadre du projet européen Agritech EU. Ce parcours de 3 mois a pour objectif de former à la collecte, au traitement et à l’analyse de données agro-environnementales.

Définition des tâches à accomplir :
1. Sélection de données – projets en agronomie ou agro-alimentaire impliquant l’utilisation d’IA – réseaux de neurones
2. Définition et proposition de contenus en IA-réseaux de neurones pour l’agronomie et l’agro-alimentaire au sein d’un module de 15 jours
3. Créations d’activités d’enseignement en lien avec les équipes pédagogiques
4. Créations de ressources disponibles en ligne, principalement en anglais
5. Propositions pour l’évaluation et la mise en place d’une approche réflexive de l’activité

Profil du candidat :
niveau ingénieur, Master 2 avec une première expérience ou un stage de niveau M2 dans le domaine de l’intelligence artificielle – réseaux de neurones.

Formation et compétences requises :
– La connaissance des logiciels R et Python (dans une moindre mesure, Julia) est fortement recherchée.
– Une expérience ou des connaissances en biologie, agronomie ou science du vivant sera(ont) appréciée(s).
– La maîtrise de l’anglais technique
Les qualités suivantes seront recherchées :
– Sens de l’organisation, autonomie, rigueur
– Capacité à travailler en équipe, qualités relationnelles, sens de l’écoute et du dialogue
– Disponibilité, réactivité, pédagogie

Adresse d’emploi :
UMR MISTEA Institut Agro Montpellier – 2 place Pierre Viala – Montpellier

Document attaché : 202406140913_Profil de poste _ Ingénieur pédagogique Intelligence Artificielle – Réseaux de neurones.pdf

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Laboratoire/Entreprise : ESTACA
Durée : 15 mois
Contact : sebastien.saudrais@estaca.fr
Date limite de publication : 2024-07-19

Contexte :
Dans le cadre du projet européen (Innovation Action) AMIGOS (https://amigos-project.eu/) qui vise à co-créer, tester, évaluer et développer des solutions de mobilité urbaine innovantes, inclusives, sûres, résilientes et durables pour les villes, l’ESTACA recrute un-e chargé-e de mission pour participer aux travaux du projet.

Sujet :
Les objectifs principaux sont de créer des modèles compréhensibles pour aider à la co-création de solutions pour des villes souhaitant effectuer des aménagements permettant d’améliorer la mobilité urbaine. Un jumeau numérique sera créé pour suivre les évolutions découlant de la mise en place des solutions. Une étude de réplicabilité sera également menée dans des villes jumelles pour valider les solutions.

Profil du candidat :
Vous possédez un niveau M2 minimum, doctorat souhaité, et maitrisez l’anglais.
Vous avez une expertise soit :
• En Data Science et vous êtes intéressé par l’évolution des mobilités urbaines en prenant en compte les besoins des citoyens.
• En design de mobilité urbaine et une expérience en Data Science
Le CDD est de 15 mois à partir de septembre 2024 et basé à Laval (53). Un second contrat est envisageable à la suite du premier, d’une durée de 12 mois dans une ville partenaire.

Formation et compétences requises :
M2 ou Doctorat

Adresse d’emploi :
Estaca
rue Georges Charpak
53000 Laval
France

Document attaché : 202406130907_Recrutement M2+ Amigos.pdf

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Laboratoire/Entreprise : Centre d’Épidémiologie et de Santé Publique des Ar
Durée : 3 ans
Contact : cespa-recrutement.fct@def.gouv.fr
Date limite de publication : 2024-07-19

Contexte :

Sujet :
Le Biostatisticien/Data scientist du CESPA est intégré à l’équipe de biostatisticiens du service « Système d’information, méthodologie, Biostatistique and Data science ».
C’est un expert de la gestion et de l’analyse de données parfois massives (Système national des données de santé, biologie…). Il réalise à partir de sources de données multiples et dispersées, des analyses permettant de répondre à une problématique de santé opérationnelle. Il est donc spécialisé en statistique, avec des connaissances solides en informatique et connait le secteur de la santé.

Il sera amené à :
– Réaliser l’analyse statistique, le datamining et le machine-learning des données et des études conduites au CESPA
– Créer et gérer des algorithmes, des data scientific workflow, des entrepôts de données, et tout outils facilitant le traitements et l’analyse des données
– Faire la veille scientifique dans son domaine et implémenter de nouvelles techniques d’analyse ou de gestion de l’information
– Apporter des conseils et soutiens méthodologiques pour la mise en œuvre des travaux de recherche pour lesquels le CESPA est directement sollicité, en particulier les thèses des internes des hôpitaux des armées
– Rédiger des rapports, publication et documents d’expertises
– Réaliser des enseignements dans son domaine de compétence.

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Le Centre d’Épidémiologie et de Santé Publique des Armées, est l’établissement de référence pour la connaissance et le suivi de l’état de santé des militaires. Les activités sont conduites en équipes multidisciplinaires, en lien avec les organismes du Ministère des armées, de la Santé, les centres de recherche et universités en France ou à l’international.
Il s’agit d’un établissement militaire d’environ 70 personnes, appartenant au service de santé des armées.
Il est situé à Marseille (13014)
https://fr.wikipedia.org/wiki/CESPA

Document attaché : 202406130754_20240609 Appel à candidature biostat CESPA.pdf