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Laboratoire/Entreprise : Laboratoire U2IS, ENSTA campus Paris-Saclay
Durée : Tenure Track
Contact : goran.frehse@ensta-paris.fr
Date limite de publication : 2026-04-17

Contexte :
L’ENSTA est partenaire du programme Hi! PARIS Cluster 2030, qui vise à constituer un pôle de recherche et de formation de rang mondial en intelligence artificielle et en science des données. Le consortium regroupe plusieurs institutions françaises majeures en ingénierie et recherche, parmi lesquelles : IP Paris (École Polytechnique, École des Ponts, ENSTA, ENSAE Paris, Télécom Paris, Télécom SudParis), HEC Paris, INRIA, CNRS et l’Université de Technologie de Troyes.
Pour soutenir le développement stratégique de la robotique et de l’IA au sein de l’ENSTA et de l’Institut Polytechnique de Paris, l’ENSTA ouvre un poste de professeur, financé par une chaire d’excellence « Grands modèles pour la robotique » du programme Hi! PARIS Cluster 2030. Ce poste bénéficie d’un écosystème dynamique en IA et robotique, ainsi que d’un accès à des ressources expérimentales et computationnelles de premier plan. Les candidatures seront examinées aux niveaux Assistant Professor, Associate Professor ou Full Professor, selon l’expérience et le parcours des candidats.

Sujet :
Ce poste porte sur la recherche autour des grands modèles appliqués à la robotique, en lien avec le domaine émergent de l’Embodied AI, c’est-à-dire l’extension des capacités des grands modèles de langage à l’interaction physique et au contrôle robotique. L’objectif est de concevoir et d’entraîner de grands modèles multimodaux capables de piloter divers robots sur différentes tâches avec un minimum d’ajustements. Exemples de thématiques :
• Modèles Vision-Language-Action
• Perception et apprentissage multimodaux
• Apprentissage par imitation et par renforcement
• Transformers et pré-entraînement à grande échelle pour la robotique
L’activité de recherche devra s’inscrire en complément des activités déjà développées par l’unité, en particulier dans les domaines de l’intelligence artificielle, la robotique et l’interaction homme-robot.

Le (la) candidat(e) retenu(e) s’intégrera dans l’équipe pédagogique de l’UFR Sciences de l’Information et de l’Informatique (S2I) de l’ENSTA (campus de Paris-Saclay). Il (elle) participera aux enseignements des différentes formations de l’UFR S2I (cycles ingénieurs, Masters, formations continues), en particulier pour
• contribuer à l’enseignement en informatique, robotique et IA à l’ENSTA sur le campus Paris-Saclay, ainsi qu’au sein des programmes master d’IP Paris,
• encadrer des doctorants et étudiants de tous les niveaux, et participer à l’apprentissage par projets.
Dans le cadre de la nouvelle ENSTA, il (elle) sera amené(e) à participer à la réflexion et à l’évolution de la nouvelle offre de formation, notamment dans le cadre des enseignements bi-campus, avec un engagement dans le développement de pratiques pédagogiques innovantes et coordonnées entre les sites.

Profil du candidat :
L’ENSTA peut accueillir les personnels fonctionnaires en détachement, en particulier les Maîtres de Conférences et les Professeurs de l’université ou les Chargés et les Directeurs de Recherche des organismes de recherche (CNRS, INRIA, …). La qualification aux fonctions Professeur des Universités n’est pas requise mais sera appréciée. Un candidat expérimenté avec HDR pourra obtenir le titre de Professeur accordé par la commission d’appellation d’ENSTA. Un salaire attractif sera proposé en adéquation avec le profil.

Formation et compétences requises :
La personne candidate, titulaire d’une thèse de doctorat, devra justifier :
• d’une expérience en recherche et enseignement en adéquation avec les besoins exprimés ;
• de publications scientifiques dans des revues ou conférences de haut niveau et en lien avec la thématique mentionnée ;
• d’une capacité à travailler en équipe tant pour l’enseignement que pour la recherche ;
• de qualités pédagogiques ;
• de pouvoir prendre des responsabilités et notamment de pouvoir piloter/coordonner un parcours d’enseignement.

Pour plus de détails, voir https://enstaparis.recruitee.com/o/enseignant-chercheur-sur-une-chaire-dexcellence-hiparis-cluster-2030-grands-modeles-pour-la-robotique

Adresse d’emploi :
ENSTA Campus de Paris Saclay, 828, boulevard des maréchaux, 91762 Palaiseau Cedex

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Laboratoire/Entreprise : Inria
Durée : 24 mois
Contact : emmanuel.vincent@inria.fr
Date limite de publication : 2026-03-17

Contexte :
Ce post-doctorat s’inscrit dans le cadre d’une collaboration interdisciplinaire entre le SAMU54 du CHRU de Nancy et les équipes Multispeech et Sémagramme du Centre Inria de l’Université de Lorraine. La/le post-doctorant.e sera co-encadré.e par Vincent P. Martin et Emmanuel Vincent, chercheurs Inria, et par le Pr. Tahar Chouihed, Chef de Service SAMU-SMUR-Urgences et professeur de médecine d’urgence à l’Université de Lorraine. Il/elle alternera des périodes en laboratoire de recherche en informatique et dans les locaux du SAMU54, présentement situés à l’Hôpital Central de Nancy.

Pour tous les détails et pour postuler: https://jobs.inria.fr/public/classic/fr/offres/2026-09820 ou https://jobs.inria.fr/public/classic/fr/offres/2026-09776.

Sujet :
Parmi les 300 000 appels au SAMU54 chaque année, plus de 1 500 concernent des suspicions d’infarctus [1] ou d’arrêt cardiaque hors hôpital qui nécessitent une prise en charge médicale rapide.

L’objectif du post-doctorat de 2 ans est d’améliorer la performance de reconnaissance automatique de la parole (ASR) pour les données vocales SAMU. Les appels d’urgence présentent une diversité de problèmes pour l’ASR: accents régionaux et étrangers, stress, vocabulaire/grammaire inhabituels et bruit important. Le modèle open source Whisper [1] est un bon point de départ car il présente une performance état de l’art sur ce corpus. Afin de garantir une meilleur qualité de reconnaissance vocale, nous pouvons adapter Whisper aux appels réels, par exemple en 1) en générant automatiquement des données accentuées [2] ou avec du stress [3,4], 2) en adaptant le modèle de langage sous-jacent sur des données réelles françaises du SAMU [5] ou traduites de l’anglais [6] et 3) en générant automatiquement des données bruitées à partir des données réelles du SAMU. L’adaptation fonctionne par fine-tuning [7] avec LoRA [8], de sorte à compresser le nombre de paramètres à apprendre. D’autres méthodes d’adaptation et d’usage des données seront recherchées.

Ce travail réalisé, la/le post-doctorant.e pourra travailler sur d’autres tâches en partenariat avec le doctorant recruté sur le projet: découverte de biomarqueurs des infarctus et arrêts cardiaques pour améliorer la rapidité des assistants de régulation médicale (ARMs), anonymisation préservant l’information médicale utile pour détecter ces deux pathologies…

L’objectif final est d’avoir un système utilisé par les ARMs afin de réduire le temps d’accès aux soins et la mortalité de ces pathologies.

[1] A. Radford, J.W. Kim, T. Xu, G. Brockman, C. Mcleavey, I. Sutskever, Robust speech recognition via large-scale weak supervision, in 40th Int. Conf. on Machine Learning, vol. 202, pp. 28492–28518 (2023).
[2] Y. Liu, X. Yang, and D. Qu, Exploration of Whisper fine-tuning strategies for low-resource ASR. Journal of Audio, Speech and Music Processing 2024, 29 (2024).
[3] K. Zhou, B. Sisman, R. Rana, B. W. Schuller and H. Li, Speech synthesis with mixed emotions. IEEE Transactions on Affective Computing, vol. 14, no. 4, pp. 3120-3134 (2023).
[4] S. Dahmani, V. Colotte, V. Girard, and S. Ouni, Learning emotions latent representation with CVAE for text-driven expressive audiovisual speech synthesis. Neural Networks, vol. 141, pp. 315-329 (2021).
[5] Y. Labrak, A. Bazoge, R. Dufour, M. Rouvier, E. Morin, B. Daille, and P.-A. Gourraud, DrBERT: A robust pre-trained model in French for biomedical and clinical domains. In 61st Annual Meeting of the ACL, pp. 16207-16221 (2023).
[6] X. de Zuazo, E. Navas, I. Saratxaga, and I. Hernáez Rioja, Whisper-LM: Improving ASR models with language models for low-resource languages. arXiv preprint arXiv:2503.23542 (2025).
[7] V. Timmel, C. Paonessa, M. Vogel, D. Perruchoud, and R. Kakooe, Fine-tuning Whisper on low-resource languages for real-world
applications. arXiv preprint arXiv:2412.15726 (2025).
[8] E.J. Hu, Y. Shen, P. Wallis, Z. Allen-Zhu, Y. Li, S. Wang, L. Wang, and W. Chen, LoRA: Low-rank adaptation of large language models, arXiv preprint arXiv:2106.09685 (2021).

Profil du candidat :
Une expérience préalable en traitement de la parole ou en TAL sera un gros atout.

Le projet portant exclusivement sur des enregistrements en français et incluant une immersion terrain dans un centre d’appel francophone, la compréhension du français avec un bon niveau (B2) est requise.

Formation et compétences requises :
La/le candidat.e à un poste d’ingénieur.e/post-doctorant.e devra être titulaire d’un Master/d’une Thèse en traitement de la parole, TAL, machine learning, linguistique informatique ou dans un domaine voisin, avec de solides compétences en Python/Pytorch.

Adresse d’emploi :
615 rue du Jardin Botanique, 54600 Villers-lès-Nancy

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Laboratoire/Entreprise : Paris Brain Institute – Institut du Cerveau
Durée : 5 years
Contact : center.ai.datascience@icm-institute.org
Date limite de publication : 2026-04-27

Contexte :
The Paris Brain Institute (Institut du Cerveau) is an internationally renowned institute dedicated to advancing understanding of the brain and improving brain health across the whole spectrum of neurological and psychiatric disorders. It is located on the campus of the Pitié-Salpêtrière hospital, in downtown Paris, the largest hospital in Europe for brain disorders. The Paris Brain Institute is supported by a private not-for-profit foundation working in synergy with French public bodies, and affiliated with Sorbonne Université, CNRS and Inserm. It also has two joint research teams with Inria

The Paris Brain Institute has recently launched an ambitious center for AI and data science, currently gathering about 100 people with the objective of scaling up to 150. The aim of the Center is to make the Paris Brain Institute an international hub in AI and data science for neuroscience, resulting in disruptive methodological advances and in major breakthroughs in understanding, preventing and treating brain disorders. The AI Center is housed in a modern building, a 5-minute walk from the main building.

Sujet :
The Paris Brain Institute (https://parisbraininstitute.org/) seeks to recruit Junior Group Leaders in the fields of AI, data science and computational sciences to address key challenges in brain health and neuroscience.

Areas of interest include, but are not limited to:
AI and data science for omics data
AI for drug discovery and repositioning
Computational modelling and AI for cognitive science
Data science approaches for epidemiology
Integration of multimodal data
“NeuroAI” research at the interface of AI and neuroscience
Validation and benchmarking of AI systems

The Junior Group Leader will be recruited for five years, as a principal investigator, with a competitive salary. They will be awarded an attractive start-up package for kick-starting their group.

For more details, please refer to the call content and application platform: https://institut-du-cerveau.wiin.io/en/applications/call-for-juniorgroupleaders

Application deadline: April 26th, 2026, 23h59 CET

Approximate schedule
End of May 2026 – First shortlisting and notification of potential interview date
Early July 2026 – On-site interviews at the Paris Brain Institute (Paris, France)
July 2026 – Notification of result
From October 2026 – Start of the position (starting date is negotiable)

Profil du candidat :
The following are not requirements, but we are typically looking for applicants with:
– Proven excellence in scientific research, demonstrated by publications in international, peer-reviewed journals and/or conferences
– Track record of innovative research in the design and/or use of AI, data science and/or computational approaches
– Strong motivation to pursue a research program addressing new challenges in AI, data science and/or computational science to advance neuroscience and brain health
– Collaborative mindset and eagerness to leverage synergies within the Paris Brain Institute and its network
– Not more than 7 years of academic age (“Academic age” is the number of years after the date of the PhD defense, from which can be deducted durations related to matters such as maternity, paternity, or parental leave, illness, national service, clinical activities etc. Please refer to the application template for specific details.)

Formation et compétences requises :
Requirements
To be eligible, the applicant must:
– Hold a PhD or equivalent doctoral degree
– Have an international dimension, namely the applicant should meet one of the two following conditions: i) has obtained their PhD outside France OR ii) has spent at least 18 months outside France after their PhD when the call opens

Adresse d’emploi :
47 boulevard de l’hopital, 75013 Paris, France

Document attaché : 202602191551_FINAL – A1 – Call for junior group leaders in AI and data science.pdf

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Laboratoire/Entreprise : IMT Atlantique
Durée : 11 mois
Contact : sorin.moga@imt-atlantique.fr
Date limite de publication : 2026-03-01

Contexte :

Sujet :
https://institutminestelecom.recruitee.com/o/ingenieure-ou-ingenieur-de-recherche-en-integration-dun-outil-de-recherche-clinique-avec-des-montres-connectees-cdd-11-mois

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Brest

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Laboratoire/Entreprise : VERIMAG / Grenoble INP-Ensimag, UGA
Durée : poste permanent
Contact : david.monniaux@univ-grenoble-alpes.fr
Date limite de publication : 2026-06-01

Contexte :

Sujet :
Un poste de Professeur⋅e des Universités va être ouvert en section 27
au laboratoire VERIMAG et à Grenoble-INP Ensimag pour la campagne
synchronisée 2026.

Contacts :
– David Monniaux pour la
recherche ;
– Christophe Picard et Emmanuel
Maître pour l’enseignement.

Profil du candidat :
Le profil recherche de ce poste est à l’intersection entre
l’intelligence artificielle et les sciences du logiciel et les méthodes
formelles. Parmi les thématiques possibles, on pourra citer :

* l’apprentissage automatique de confiance
* l’apprentissage automatique explicable
* le monitoring de systèmes issus de l’apprentissage automatique
* la vérification de propriétés sur des systèmes issus de
l’apprentissage automatique
* l’apprentissage automatique de lois de commandes
* l’utilisation de l’apprentissage automatique pour le développement de
logiciels vérifiés
* l’utilisation de l’apprentissage automatique pour la preuve
automatisée de théorèmes
* recherche de vulnérabilités de sécurité aidée par l’apprentissage
automatique
* sûreté et sécurité des modèles de langage

Cette liste n’est pas exhaustive et toute proposition de thème connexe
en lien avec les domaines de recherche du laboratoire pourra être
considérée.

Côté enseignement, outre les enseignements d’informatique traditionnels
de cycle ingénieur (en algorithmique et programmation notamment), il
est attendu de la personne recrutée qu’elle s’investisse en particulier
dans l’enseignement et l’animation des parcours autour de
l’intelligence artificielle, à la fois en cycle ingénieur et en master,
en développant également des enseignements autour des enjeux
socio-environnementaux de l’IA et de l’explicabilité.

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Ensimag
681 rue de la Passerelle
38400 Saint Martin d’Hères

Laboratoire VERIMAG
150 place du Torrent
38400 Saint MArtin d’Hères