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

Laboratoire/Entreprise : IUT de Montreuil, Laboratoire LIASD, équipe EID
Durée : CDI
Contact : a.bossard@iut.univ-paris8.fr
Date limite de publication : 2025-04-22

Contexte :
L’équipe “Espaces Intelligents de Données” basée à l’IUT de Montreuil est rattaché au Laboratoire d’Intelligence Artificielle et Sémantique des Données (LIASD) de l’Université Paris 8.
Voir les thèmes développés par EID à https://www.iut.univ-paris8.fr/Recherche/Informatique/axes_recherche1

Sujet :
Profil MCF en informatique

Profil du candidat :
1) enseignement
La personne recrutée interviendra au département Informatique de l’IUT de Montreuil qui comporte plusieurs
formations à savoir le Bachelor Universitaire de Technologies (BUT) en Informatique concernant les parcours
« Administration, Gestion et exploitation des données » et « Réalisation d’applications : conception,
développement, validation » (voir le site de l’IUT pour plus d’information sur les objectifs et les contenus de
cette formation). Les cours s’adressent à un public de futurs professionnels de l’informatique et de la gestion
de données massives. Les enseignements confiés au candidat concerneront principalement le BUT Informatique
(programme national disponible sur le site de l’IUT). Le candidat.e interviendra prioritairement dans les
ressources et les situations d’apprentissage et d’évaluation liées à aux bases de données (relationnelles, NoSQL,
etc.), à la conception et au développement de systèmes d’information, à la gestion et la conduite agile de
projets, etc. Ces enseignements pourront évoluer en fonction des versions successives du BUT Informatique,
etc.
Le candidat.e prendra part aux activités pédagogiques du département : encadrement de projets, tutorat
d’apprentis et/ou de stagiaires, participation aux Conseils de département et réunions pédagogiques,
responsabilités administratives.
2) recherche
La personne recrutée sera partie prenante du développement des thématiques de recherche de l’axe « Espaces
Intelligente de Données » au sein de l’équipe du Laboratoire d’Informatique Avancée de Saint Denis (LIASD)
située à l’IUT de Montreuil dont la représentation et la gestion de données massives, le web sémantique, le
traitement linguistique.
Elle sera amenée à prendre rapidement en charges des encadrements de thèses/stages et à développer de
nouvelles activités collaboratives par des projets académiques et/ou industriels (ANR, CIFRE, etc.).

Formation et compétences requises :
Enseignement : Modélisation de BD, gestion de BD, NoSQL, Système d’information, développement.

Research: Data Semantic, inconsistency, multimodal graphs, LOD.

Adresse d’emploi :
IUT de Montreuil
Département Informatique
140 rue de la Nouvelle France
93100 Montreuil

Document attaché : 202503041518_posteMCF1123_IUTMontreuil_INFORMATIQUE.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : Mines Saint-Etienne
Durée : CDI
Contact : leriche@emse.fr
Date limite de publication : 2025-04-22

Contexte :
Ce recrutement vise à renforcer les compétences de Mines Saint-Etienne dans le domaine de la science des données, de l’apprentissage statistique ou de l’optimisation.
Un positionnement des travaux de recherche au sein de l’Institut Fayol des Mines Saint-Etienne sera apprécié.

Sujet :
Sur l’aspect formation : Concevoir et animer des enseignements novateurs dans les domaines des probabilités et statistiques, de la science des données et des mathématiques appliquées, adaptés aux défis contemporains, pour former des ingénieurs au sein des cursus du cycle Ingénieur Civil des Mines et en formation continue. Les enseignements pourront également concerner d’autres domaines, comme l’optimisation, la recherche opérationnelle, les statistiques industrielles, les méthodes de prévision, l’apprentissage statistique, les jumeaux numériques ou l’analyse multicritère.

Sur l’aspect recherche : Mener des travaux originaux et à fort impact dans le domaine de la science des données, de l’apprentissage automatique ou de l’optimisation, valorisés par des publications scientifiques reconnues. Les compétences attendues visent à renforcer les activités de recherche existantes, comme par exemple les travaux en sciences de données et apprentissage à partir de données complexes (données hétérogènes, séries temporelles, données imprécises ou incertaines, …), ceux en optimisation sous incertitude et notamment stochastique ou dynamique, ou ceux sur le développement de jumeaux numériques interopérables et adaptés aux usages (diagnostic, optimisation de la performance, impact environnemental, …).

Plus de détails : https://institutminestelecom.recruitee.com/o/enseignante-chercheure-maitre-de-conferences-cdi-specialite-science-des-donnees-apprentissage-statistique-ou-optimisation-2

Profil du candidat :
ous êtes titulaire d’un doctorat (ou PhD) en informatique, mathématiques appliquées ou génie industriel (sections CNU n°27, n°26, n°61) ou équivalent.

Formation et compétences requises :
• Des compétences scientifiques en Science des données, Apprentissage ou Optimisation.
• Une expérience confirmée en enseignement (second ou troisième cycle).
• Une expertise avérée en publication scientifique et valorisation de la recherche.
• Une maîtrise de l’anglais (niveau C1) et idéalement, une expérience internationale

Adresse d’emploi :
Institut Fayol aux Mines de Saint-Etienne

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Laboratoire/Entreprise : LRE – Laboratoire de Recherche de l’EPITA
Durée : CDI
Contact : pierre.parrend@unistra.fr
Date limite de publication : 2025-04-22

Contexte :

Sujet :
Chèr·es collègues,

Désolé pour d’éventuelles réceptions multiples.

L’EPITA ouvre plusieurs postes d’enseignant·es-chercheur·es en
informatique au Laboratoire de Recherche de l’EPITA (LRE) pour le
début de l’année scolaire 2025-2026.

Nous recrutons pour venir consolider les cinq équipes du LRE :

– Automates et applications,
pour les sites de Paris et Toulouse ;
– Intelligence artificielle,
pour le site de Paris ;
– Méthodes numériques en SHS,
pour le site de Paris ;
– Sécurité et systèmes,
pour les sites de Paris, Rennes et Toulouse ;
– Traitement d’images et reconnaissance des formes,
pour le site de Paris.

Le LRE, https://www.lre.epita.fr, est rattaché à l’école doctorale
“EDITE de Paris” (Sorbonne Université). Il a été évalué par le
Hcéres en 2017-2018, et est actuellement en cours d’évaluation
(vague 2024-2025).

Les liens vers les fiches de poste qui donnent plus d’amples détails
sur les postes et les modalités de candidature sont accessibles à
partir de :

–> https://tinyurl.com/PostesEpita2025

La date limite de candidature est le 22 avril 2025.

Bien cordialement,

Thierry Géraud, Directeur de la recherche
Bashar Dudin, Directeur des formations

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Site de Paris: 14-16 Rue Voltaire, 94270 Le Kremlin-Bicêtre
Site de Rennes: 3679 Bd des Alliés, 35510 Cesson-Sévigné
Site de Toulouse: 81 Av. de Grande Bretagne, 31300 Toulouse

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Laboratoire/Entreprise : LIFAT
Durée : indéterminée
Contact : nicolas.monmarche@univ-tours.fr
Date limite de publication : 2025-04-22

Contexte :

Sujet :
Poste de PR27 à pourvoir, session synchronisée
Le recrutement se fera dans l’équipe RFAI du LIFAT pour la recherche et à l’école d’ingénieur Polytech Tours pour la partie enseignement.
cf. https://lifat.univ-tours.fr/lifat-english-version/positions

Profil du candidat :
Reconnaissance de formes, Machine Learning et Graph
Pour le traitement d’images/vidéo et/ou series temporelles
Domaines d’application privilégiés : santé et handicap, environnement

Enseignements : informatique au sens large (systèmes et réseaux, programmation, BDD, IA…)

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
64 avenue Jean Portalis
37200 TOURS

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Laboratoire/Entreprise : Univ. Bordeaux / LaBRI
Durée : 6 mois ou un an
Contact : bruno.pinaud@labri.fr
Date limite de publication : 2025-04-24

Contexte :

Sujet :
L’Université de Bordeaux et l’IUT de Bordeaux recrutent :

* *3* postes ATER 27 (Informatique) temps plein sur 1 an pour une

affectation :

o Enseignement à l’*IUT, Département Informatique* (Informatique,

Mathématiques et Pédagogie)

o Recherche au LaBRI (intégration dans une des équipes du

laboratoire)

o Lien fiche profils :

https://www.galaxie.enseignementsup-recherche.gouv.fr/ensup/ATERListesOffresPubliees/0333357V/FOPC_62397.pdf

* *16-18* postes ATER 27 (Informatique) temps plein sur 6 mois pour

une affectation :

o Enseignement à l’*UF Informatique* (pas de spécialité en

informatique prioritaire)

o Recherche au LaBRI (intégration dans une des équipes du

laboratoire)

o Les candidatures pour un poste temps plein sur 1 an (regroupant

deux sur 6 mois) seront particulièrement appréciées

o Lien fiche profil :

https://www.galaxie.enseignementsup-recherche.gouv.fr/ensup/ATERListesOffresPubliees/0333298F/FOPC_62348.pdf

Calendrier

* Ouverture de la campagne : 27 mars 2025

* Clôture de la campagne : *24 avril 2025 à 16h*

* Classement validé par le CAC de l’université : 17 juin 2025

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Plus d’informations sur les procédures de candidature sur

* le site de l’Université :

https://www.u-bordeaux.fr/universite/travailler-a-l-universite/personnels-enseignants-enseignants-chercheurs-et-chercheurs/enseignants-et-enseignants-chercheurs-contractuels/campagne-de-recrutement-ater-2022-2023

* et celui de l’IUT :

https://www.iut.u-bordeaux.fr/rejoindre-iut/offres-emploi/ater/

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Laboratoire/Entreprise : ISAE-SUPAERO
Durée : CDI
Contact : emmanuel.rachelson@isae-supaero.fr
Date limite de publication : 2025-04-30

Contexte :
L’Institut Supérieur de l’Aéronautique et de l’Espace (ISAE-SUPAERO) est une institution de référence internationale pour la formation supérieure et la recherche dans le domaine aéronautique et spatial. Elle développe des formations pluridisciplinaires de haut niveau scientifique et pilote une recherche active être connue sur un très large spectre de domaines qui va au-delà de l’aéronautique et de l’espace, comme l’énergétique et les systèmes autonomes. Ces activités de formation et de recherche, pour lesquelles l’Institut est un acteur incontournable par sa double action de formation des futures générations d’ingénieurs et de recherche innovante autour de solutions en rupture technologique, accompagnent la transition énergétique,intègrent les objectifs du développement durable, participent à la réduction de l’empreinte environnementale du transport et contribuent ainsi à la mutation du secteur aéronautique.

Au niveau international, l’Institut est membre de T.I.M.E et PEGASUS et coopère avec les meilleures universités européennes (Cranfield, TU Delft, KTH Stockholm, ETSIA Madrid, TU Munich, Rome, Milan, Turin, …), nord-américaines (MIT, Caltech, Stanford, Berkeley, Georgia Tech…), d’Amérique Latine et d’Asie. La communauté académique de l’ISAE-SUPAERO comprend 142 enseignants, enseignants-chercheurs et chercheurs, plus de1800 intervenants issus du monde académique et de l’industrie et près de 1900 étudiants. Chaque année, près de 40 % des diplômés de l’Institut sont des étudiants internationaux et le réseau des anciens comprend plus de17000 anciens diplômés.

L’activité scientifique de la direction de la recherche et des ressources pédagogiques est organisée selon six départements dont le Département d’Ingénierie des Systèmes Complexes (DISC) qui développe des compétences en mathématiques et informatique pour l’ingénierie aérospatiale. En enseignement comme en recherche, le DISC s’intéresse aux modèles, méthodes et outils nécessaires pour maîtriser le comportement et les performances de systèmes complexes. Le DISC développe des recherches méthodologiques dans ce domaine, ainsi que des applications en collaboration avec les autres départements et des partenaires académiques ou industriels.

Dans ce contexte, l’ISAE-SUPAERO recrute un enseignant-chercheur en intelligence artificielle et apprentissage automatique dont les missions et le profil sont décrits ci-dessous.

Sujet :
Missions en matière d’enseignement

La ou le titulaire du poste intervient en enseignement au profit de l’ensemble des formations de l’Institut :formations ingénieur, masters, mastères spécialisés, formation continue, formation par apprentissage. Elle ou il est amené.e à prendre des responsabilités à hauteur de ses compétences, de son expérience et de sa qualification au sein de ces formations. Elle ou il participe à la réflexion globale et transverse sur les formations déployées.

Sa mission comporte notamment les éléments suivants :

– Concevoir, développer et dispenser des enseignements dans les domaines relatifs à l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique. En particulier, dans ces disciplines, elle ou il contribuera aux enseignements 1) en réseaux de neurones, en incluant les architectures récentes de l’IA dite générative (transformers, LLMs, modèles de diffusion, etc.) ; 2) en optimisation pour l’apprentissage automatique ; et3) en architectures de calcul pour l’apprentissage automatique.

– Prendre la responsabilité de modules de cours dans ces mêmes disciplines. Animer des équipes pédagogiques et un réseau d’intervenants sur ces thématiques et pour ces modules. Entretenir un réseau de praticiens (industriels notamment) et de chercheurs susceptibles de participer aux enseignements et de proposer des projets.

– Participer à l’animation de formations existantes orientées vers les données, l’intelligence artificielle,l’apprentissage automatique et leurs applications, telle que la filière Sciences de la Décision de la Formation Ingénieur généraliste mais aussi d’autres formations de l’Institut sur ces thématiques.

– Assurer une veille stratégique sur l’évolution de ces thèmes scientifiques et de leurs applications. Faire évoluer en conséquence les profils cibles des formations de l’ISAE-SUPAERO.

– Encadrer et suivre des projets d’étudiants à différents stades de leur formation (projets de recherche, stages de fin d’étude, stages de césure, etc.), réalisés au sein des laboratoires de l’Institut ou en externe, dans le cadre de partenariats de recherche ou en entreprise.

– Contribuer à la promotion des formations de l’ISAE-SUPAERO en France et à l’étranger auprès de tous publics (étudiants, recruteurs, grand public, décideurs, etc.).

Missions en matière de recherche

L’enseignant.e-chercheur.e mène une activité de recherche méthodologique et algorithmique en intelligence artificielle et apprentissage automatique au sein de l’équipe Apprentissage, Décision, Optimisation (ADO) du DISC. Ses domaines de recherche sont ouverts et lui permettent d’aborder des thématiques applicatives diverses, en ligne avec les activités de l’ISAE-SUPAERO (aéronautique et espace, mais également génie industriel, robotique, ou environnement par exemple).

Sa mission se décline de la façon suivante :

– Contribuer, sur son périmètre scientifique, aux activités de recherche en intelligence artificielle de l’équipe ADO, en formulant un projet de recherche solide, à la fois original et s’intégrant harmonieusement dans l’activité existante, par exemple en apprentissage automatique, décision séquentielle, vision par ordinateur,optimisation. Établir des collaborations scientifiques au sein de l’équipe.

– Interagir, sur ses domaines de compétence, avec les quatre autres équipes de recherche du DISC, ainsi qu’avec les équipes des autres départements de l’ISAE-SUPAERO. Établir des liens de coopération au sein du département et de l’Institut.

– Contribuer au rayonnement scientifique de l’ISAE-SUPAERO par la publication dans des revues scientifiques, la participation à des conférences et l’organisation de manifestations scientifiques. Participer à l’activité des sociétés savantes appropriées, aux pôles de compétitivité et plus généralement à l’écosystème de recherche local, national et international dans ses thématiques de recherche en intelligence artificielle et apprentissage automatique.

– Participer à l’animation et aux projets scientifiques du département et de l’ISAE-SUPAERO en établissant des collaborations et des actions thématiques pertinentes, en effectuant une veille scientifique sur son domaine de recherche et en assurant la pertinence du projet scientifique de l’ISAE-SUPAERO en regard de ce domaine.

– Encadrer stagiaires et doctorants.

– Participer au développement des outils scientifiques de l’ISAE-SUPAERO dans le cadre de son périmètre de recherche, de projets structurants ou transverses.

– Contribuer au développement des ressources propres de l’Institut, sous forme de partenariats académiques et industriels, de valorisation et de financements de l’activité de recherche. Participer à l’élaboration et à la conduite de projets de recherche locaux, régionaux, nationaux et internationaux, en partenariat avec le milieu académique, l’industrie et les interlocuteurs stratégiques de l’ISAE-SUPAERO.

Profil du candidat :
Profil

La ou le candidat.e est titulaire d’un doctorat en intelligence artificielle ou discipline connexe pertinente pour le poste. Elle ou il démontre des compétences disciplinaires, applicatives et pédagogiques indispensables pour répondre au besoin de formation décrit dans les missions d’enseignement ainsi qu’une forte motivation pour s’investir dans un projet d’enseignement ambitieux. Elle ou il développe un projet de recherche de premier plan dans le cadre décrit par les missions de recherche.

Les candidat.e.s sont fortement encouragé.e.s à prendre contact avec les équipes du DISC afin d’affiner leur projet et de préciser les thématiques et les projets d’intérêt.

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
ISAE-SUPAERO
10 avenue Marc Pelegrin
31055 Toulouse

Document attaché : 202503111320_REF 1040_DRRP_DISC – EC IA et apprentissage.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : Centre de Génie Industriel / IMT Mines Albi
Durée : CDI
Contact : matthieu.lauras@mines-albi.fr
Date limite de publication : 2025-04-30

Contexte :
École du ministère en charge de l’industrie, IMT Mines Albi est une école de l’Institut Mines-Télécom (IMT), 1er groupe d’écoles d’ingénieurs et de management de France. À l’avant-garde des enjeux industriels et académiques sur la scène internationale, elle agit comme un moteur scientifique et économique territorial en combinant ses 4 missions – former des ingénieurs en intégrant la dynamique du développement durable, faire de la recherche scientifique, contribuer au développement économique et diffuser la culture des sciences, des techniques et de l’innovation – en un cercle vertueux et porteur d’innovation.
Site Internet de l’IMT : https://www.imt.fr/
Son positionnement en matière de formation et de recherche place IMT Mines Albi comme une école de référence sur trois des quatre thématiques de l’IMT, à savoir l’industrie du futur responsable, l’énergie, économie circulaire et société ainsi que l’ingénierie, santé et bien-être. IMT Mines Albi s’est dotée en 2023 et pour une période quinquennale, d’un plan stratégique décliné en 7 grandes actions, répondant aux orientations stratégiques du groupe IMT à laquelle elle appartient.
IMT Mines Albi représente : environ 1000 élèves-ingénieurs et chercheurs en formation, 360 personnels, un budget consolidé de 32 M€, 3 centres de formation et de recherche : Institut Clément Ader Albi (ICA-A), RAPSODEE et Centre Génie industriel (CGI).
Site Internet d’IMT Mines Albi : https://www.imt-mines-albi.fr/
IMT Mines Albi, au travers du CGI, développe des recherches à la frontière entre l’Intelligence Artificielle et le Génie Industriel, en collaboration avec des partenaires publics et industriels nationaux et internationaux. IMT Mines Albi fait partie de l’Institut Carnot MINES.

Sujet :
Ce poste, ouvert au sein d’IMT Mines Albi, est rattaché au Centre Génie Industriel (CGI) qui compte à ce jour environ 70 personnes. Le centre s’intéresse à l’accompagnement de la transition des écosystèmes en permettant de prendre des décisions responsables et durables, dans des environnements instables ou perturbés. Ceci est mis en pratique par la représentation, la modélisation et l’analyse des données de ces organisations afin de formaliser de la connaissance conduisant à la prise de décision dans des contextes hétérogènes, collaboratifs, incertains et/ou perturbés. Il est structuré selon des axes de recherche appliquée et des programmes scientifiques :
Les axes de recherche appliquée sont :
· Axe FLOWS : Flexible Logistics and Operations for sustainable WorldS ;
· Axe DiSCS : Digital Systems for Crisis management and Security ;
· Axe TRACE : Territorial Resilience, Agility, and Circular Economy ;
· Axe WHOPS : Well-being and Health through Organizational Processes and Services.
Les deux programmes scientifiques au cœur de ces axes de recherche appliquée sont :
· HOPOPOP : Hybridization for Operations & Planning, Organizations & Performance, Optimization & Problem-solving ;
· AIMED : Automated Information Modeling and Extraction for Decision-makers.

Profil du candidat :
Le ou la Maître(sse) de Conférence (MCF) recruté(e) aura pour mission de renforcer l’expertise du CGI en matière d’Informatique et plus particulièrement d’Intelligence Artificielle (IA) et Génie Logiciel appliqués au Génie Industriel. Il/elle aura à renforcer l’équipe d’Enseignants-Chercheurs du Centre sur les activités de formation et de recherche. Le ou la titulaire sera placé(e) sous l’autorité hiérarchique du directeur du CGI.
De manière générale, le/la MCF recruté(e) aura à participer au projet pédagogique de l’école, aux missions de formation, aux activités de recherche et de transfert de technologies, aux montages et suivis d’activités contractuelles et à des collaborations nationales et internationales. Il/elle sera une force vive pour leur développement et sera appelé(e) à exercer des responsabilités administratives et d’encadrement.
Pour ce qui est du rôle d’Enseignant-Chercheur, le/la titulaire aura à contribuer aux formations proposées par IMT Mines Albi, en participant notamment aux enseignements en Systèmes d’Information, Informatique et IA du tronc commun de la formation d’ingénieurs et de l’option Ingénierie de la Donnée et à l’encadrement d’élèves. Il/elle aura également à intégrer la dimension recherche de l’équipe du CGI en devenant une force vive de la composante numérique du centre, en venant notamment renforcer l’expertise de l’équipe en Génie Logiciel, en IA et/ou en technologies immersives. Il/elle devra être capable de monter et encadrer des projets de recherche (amont ou appliquée) en lien avec ces composantes scientifiques et techniques. La personne recrutée devra également participer à la forte dynamique de développement du CGI, notamment en matière de recherche contractuelle et subventionnée.
À moyen terme, le/la titulaire pourra être amené(e) à assumer la responsabilité du parcours « Systèmes d’Information » de l’Option « Ingénierie de la Donnée » du cycle de formation ingénieurs, voire la responsabilité de l’Option elle-même.

Formation et compétences requises :
La/le candidat(e) devra être titulaire d’un diplôme de doctorat. Son domaine d’expertise se situe de préférence en Informatique et plus particulièrement en IA (section CNU 27), avec si possible une expertise reconnue sur l’un des principaux domaines d’application du CGI.
La/le candidat(e) devra justifier de manière non exclusive :
· d’une expertise technique et scientifique forte en sciences de l’Informatique, et/ou en Sciences des Données, et/ou en Intelligence Artificielle et/ou en Génie Logiciel. Une compétence en lien avec les technologies immersives (VR / AR) serait un plus ;
· d’un savoir-faire démontré en matière d’enseignement dans les disciplines de l’Informatique et/ou de l’Intelligence Artificielle ;
· D’une expérience en termes de pilotage et de participations à des projets contractuels directs (CIFRE, Laboratoires Communs, Chaires, etc.) ou à des projets collaboratifs subventionnés (ANR, Europe, ADEME, Région, etc.) ;
· d’une production scientifique cohérente avec les standards du métier ainsi que d’une expérience de l’encadrement et de la formation doctorale.

Adresse d’emploi :
https://institutminestelecom.recruitee.com/o/maitre-ou-maitresse-de-conferences-en-informatique-et-intelligence-artificielle-cdi

Document attaché : 202503171012_Appel à candidature – MA CGI – 20250305.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : Université de Strasbourg
Durée : 1 an renouvelable 1
Contact : dbernhard@unistra.fr
Date limite de publication : 2025-04-30

Contexte :

Sujet :
La Faculté des Langues de l’Université de Strasbourg recrute un·e maître·sse de conférences contractuel·le en “Traitement automatique des langues et Humanités numériques” pour une prise de poste au 01/09/2025. La date limite de candidature est le 15/04/2025 à 16h.

Pour la description du poste, voir : https://www.unistra.fr/universite/travailler-a-luniversite/personnels-enseignants/enseignants-contractuels/enseignant-chercheur-contractuel

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Strasbourg

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : BigData4Astro/– — –

Laboratoire/Entreprise : INRIA / CRAL
Durée : 12+12 months
Contact : olivier.flasseur@univ-lyon1.fr
Date limite de publication : 2025-04-30

Contexte :
The observation of the close environment of stars can reveal the presence of exoplanets and circumstellar disks, providing crucial information for a better understanding of planetary system formation, evolution, and diversity. Given the very small angular separation with respect to the host star and the huge contrast between the (bright) star and the (faint) exoplanets and disks, reconstructing images of the immediate vicinity of a star is extremely challenging. In addition to the use of extreme adaptive optics and a coronagraph, dedicated post-processing methods combining images recorded with the pupil tracking mode of the telescope are needed to efficiently suppress the nuisance component (speckles and noise) corrupting the signals of interest [1].
In recent works, we have introduced innovative post-processing methods that combine statistical modeling of the nuisance component with deep learning [2,3,4]. These models achieve state-of-the-art performance, surpassing traditional inverse-problem approaches in detecting point-like sources such as exoplanets. Simultaneously, new algorithms have been proposed to reconstruct the spatio-spectral flux distribution of circumstellar environments — composed of gas and dust forming disk structures where exoplanets form through material accretion. These reconstruction methods jointly estimate the objects of interest and the nuisance statistics using an inverse problem approach [5,6]. Although these methods demonstrate impressive reconstruction quality, there is still room for improvement, particularly near the star where disk components are most affected by starlight contamination. In addition, for both tasks (detection and reconstruction), current algorithms ignore the temporal and spatial variability of the off-axis point-spread function (PSF), affecting exoplanet detection sensitivity, astro-photometric accuracy, and the spatial resolution of the disk reconstructions.
In this context, data science developments are decisive to improve the fidelity of circumstellar disk reconstruction, especially for fine and faint structures at short angular separations. These advances will also support future instruments by allowing the design of algorithms addressing scientific challenges outlined in the Extremely Large Telescope (ELT) roadmap, using realistic simulations of astrophysical scenes.

Sujet :
Research objectives: This postdoctoral project will build on recent advancements by our research team in modeling the nuisance component that corrupts high-contrast total intensity observations. The focus will be on reconstructing circumstellar disks and modeling the signal degradation caused by the measurement process. The key research objectives include:
– Integrating deep models of the nuisance component into algorithms dedicated to circumstellar disk reconstruction in total intensity, potentially inspired from deep models we have developed for exoplanet detection.
– Incorporating prior information about typical flux distributions in circumstellar environments observed in total intensity. This will involve using dedicated simulators and combining this information with advanced nuisance models in the reconstruction algorithms.
– Addressing the spatio-temporal variability of the off-axis PSF. Two open research directions could be explored:
*Exploiting metadata, such as adaptive optics telemetry, to track instrumental response variations due to changing observing conditions.
*Investigating data-driven approaches to model this variability directly from the science data.
Whenever possible, raw sensor data will be considered rather than pre-processed data to better quantify signal degradation from both the measurement and processing stages, and to model and propagate uncertainties end-to-end. This process will involve calibrating and assembling raw data using inverse-problem methods developed in the DDISK ANR project (PI: Maud Langlois). While complementary, the priorities of these research objectives can be adjusted based on the applicant’s expertise.

Data and Instruments: The project will focus on developing new processing algorithms using total intensity observations (imaging and spectroscopy, i.e., spatio-temporal-spectral data) from the SPHERE instrument, currently operating on the Very Large Telescope. Once a proof of concept is established, simulations for HARMONI, one of the first-light instruments of the upcoming ELT, may be considered. The algorithms will then be adapted to account for HARMONI’s specific features, particularly its higher spectral resolution.

Profil du candidat :
Collaboration and Location: The postdoc will be part of a multidisciplinary collaboration. She/he will collaborate with Jean Ponce (ENS-PSL, Paris), Julien Mairal (INRIA, Grenoble) and Olivier Flasseur (CRAL, Lyon). Additional collaborations would involve experts in observational astrophysics, including Maud Langlois (CRAL, Lyon) and Anne-Marie Lagrange (LESIA, Paris). The postdoc will also collaborate with a third-year PhD student at INRIA. The postdoc will be based primarily at INRIA, with regular visits at CRAL.

Duration: The initial appointment is for one year, with a possible one-year extension (with other sources of fundings).

Desired Skills and Expertise: The candidate should hold a PhD in signal and image processing, applied mathematics, machine learning, computer vision and related fields. A strong interest in physics, pluri-disciplinary research and scientific applications is a plus.

Deliverables: The developed algorithms will be disseminated in peer-reviewed journals and relevant conferences in the fields of astronomy and computer science. The associated code will be made public in the time-line of the position.

Contacts and Application Process: Applicants should send the following documents to Jean Ponce (jean.ponce@ens.fr), Julien Mairal (julien.mairal@inria.fr), and Olivier Flasseur (olivier.flasseur@univ-lyon1.fr): a CV outlining qualifications and previous experiences, a cover letter detailing research interests, a list of publications, and a list of up to three referees ready to write a recommendation. Requests for additional information on the position can be sent directly by email, and a video-conference could be arranged. Applications will continue to be reviewed until the position is filled.
This position falls within a sector subject to the protection of scientific and technical potential (PPST) and therefore, in accordance with regulations, the applicant’s arrival must be authorized by the competent authority of the Ministry of Higher Education and Research (MESR).

Formation et compétences requises :
Desired Skills and Expertise: The candidate should hold a PhD in signal and image processing, applied mathematics, machine learning, computer vision and related fields. A strong interest in physics, pluri-disciplinary research and scientific applications is a plus.

Adresse d’emploi :
INRIA (Paris or Grenoble), close collaborations with CRAL (Lyon)

Document attaché : 202410281051_Sujet PostDoc PEPR.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : INSA Centre Val de Loire
Durée : 24
Contact : cedric.eichler@insa-cvl.fr
Date limite de publication : 2025-04-30

Contexte :
INSA Centre Val de Loire is offering an opportunity for either a Postdoctoral Researcher or Engineer to join the Petscraft project-team joint with Inria Saclay. We welcome applications from candidates with
diverse profiles and backgrounds, as we believe that both types of expertise can bring valuable contributions to our project. The specific responsibilities, objectives, and scope of the position will be tailored to
the selected candidate’s qualifications, skills, and experience. We are looking for the successful candidate
to start as soon as possible, but we are flexible with the start date to accommodate the right individual’s
availability.

This position is part of the project ”Making PostgreSQL Deferentially Private for Transparent AI” funded by the french national research agency ANR. The project involves several French research teams working on data protection, from Inria, universities and engineering schools, as well as Dalibo, company expert in PostgreSQL and developing PostgreSQL Anonymizer. The general objective
of the project is to propose, implement within PostgreSQL and evaluate a privacy preserving approach for interpreting SQL queries in the sense of differential privacy (DP). These queries will range from the
Select-Project-Join-Aggregation (SPJA) form to the export of releases (DUMP) of a part of the database in order to be able to work on it as if it contained no sensitive data. Specifically, the main objective is
to extend the anonymization models already integrated in PostgreSQL Anonymizer (pseudonymization, k-anonymization and addition of noise) to other models verifying DP, as well as DP existing and novel relaxations.

Sujet :
During the first year, the successful candidate will tightly collaborate with Dalibo to extend PostgreSQL Anonymizer with the most promising (in terms of utility) approaches to answering SPJA
queries that guarantee DP (or similar models, such as local differential privacy). The main lock of this task is to design this DP mechanism as an extension of the SQL grammar in order to qualify a specific
query or function with DP metadata.
Possibles objectives for the second year are varied and can be tailored to the selected candidate, with a wide range between implementation and theory. They may include more theoretical contributions, e.g.
regarding novel DP relaxations or the impact of semantics and schema on DP. In terms of implementation, they could include, for example, the development of demonstrators, validation and evaluation platforms
for the novel models proposed in the project.

Profil du candidat :
Candidates must hold either a PhD or a master (or equivalent) in
Computer Science

Formation et compétences requises :
The following skills are appreciated:
• Knowledge in privacy & anonimization.
• Knowledge & experience in databases and database management systems, particularly SQL and
PostgreSQL.
• Proficiency in programming.

Adresse d’emploi :
Either Inria Saclay centre, Turing building in Palaiseau or INSA CVL campus Bourges.

Document attaché : 202412131026_Postdoc_or_eng_position_DIFPRIPOS.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : Laboratoire LISV
Durée : 10 mois
Contact : olivier.rabreau@uvsq.fr
Date limite de publication : 2025-06-01

Contexte :
Notre laboratoire de recherche (www.lisv.uvsq.fr) se consacre à l’exploration de nouvelles méthodes pour détecter les troubles neurovisuels, en particulier chez les patients ayant subi un AVC. Dans le cadre de notre projet de recherche “APTICONDUITE”, financé par la Délégation de la Sécurité Routière (DSR), nous utilisons un simulateur de conduite automobile équipé de capteurs biométriques afin de recueillir des données comportementales et physiologiques.

Nous recherchons un(e) Data Scientist motivé(e) pour analyser ces données et contribuer au développement d’une méthodologie innovante permettant d’identifier des dysfonctionnements neurovisuels.

L’objectif étant de pouvoir proposer une meilleure solution d’accompagnement du diagnostic basée sur la classification de résultats de tests d’aptitude réalisés via le simulateur.

Contexte de travail

• Le ou la candidat(e) rejoindra une équipe de chercheurs dynamique et en pleine expansion au sein du laboratoire LISV de l’Université de Versailles Saint-Quentin (www.lisv.uvsq.fr). Le laboratoire est membre de l’université Paris-Saclay. Le travail sera effectué dans l’équipe “Robotique interactive” coordonnée par le Pr. Abderraouf Benali qui explore l’interaction entre l’utilisateur et les systèmes robotiques au sein de son environnement.

• L’étude s’inscrit dans le cadre du projet de recherche “APTICONDUITE” financé par la Délégation de la Sécurité Routière (DSR). Ce projet est en collaboration avec le centre national d’expertise sur les aides à la mobilité, le CEREMH (www.ceremh.org) et le centre hospitalier de Plaisir (www.ch-plaisir.fr).

Conditions

• Rémunération brute : 3036.81€/mois
• Durée : 10 mois avec possibilité de prolongation selon l’avancée du projet.
• Lieu de travail : laboratoire LISV, 10-12 avenue de l’Europe, 78140 Vélizy (France) (poste en présentiel avec possibilité de télétravail)

Sujet :
Missions

• Traiter et analyser les données recueillies via des capteurs biométriques (ECG, suivi oculaire, EEG, etc.) lors des sessions de simulation de conduite.
• Mettre en œuvre des techniques d’apprentissage automatique (Machine Learning) pour identifier des patterns liés aux troubles neurovisuels.
• Collaborer avec une équipe de chercheurs pluridisciplinaires (neurologues, ingénieurs, psychologues).
• Développer et valider des modèles prédictifs afin de détecter les anomalies neurovisuelles chez les patients.
• Participer à la rédaction de rapports scientifiques et à la communication des résultats lors de conférences ou de publications.

Profil du candidat :
• Formation : Doctorat en Science des Données, Informatique, Mathématiques Appliquées, ou domaine connexe.
• Compétences techniques :
o Maîtrise des techniques de Machine Learning, de classification automatique et de tests de significativité.
o Maîtrise des langages de programmation pour le traitement des données.
o Expérience dans le traitement de données biométriques, physiologiques ou médicales est un plus.
o Connaissance des outils de traitement de signaux (EEG, ECG, suivi oculaire) est un plus.
o Maîtrise des bibliothèques telles que TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, etc.
• Compétences analytiques : Capacité à interpréter des données complexes et à proposer des solutions méthodologiques adaptées.
• Qualités : Autonomie, rigueur scientifique, esprit d’équipe et curiosité pour les applications médicales et les neurosciences.

Formation et compétences requises :
• Formation : Doctorat en Science des Données, Informatique, Mathématiques Appliquées, ou domaine connexe.
• Compétences techniques :
o Maîtrise des techniques de Machine Learning, de classification automatique et de tests de significativité.
o Maîtrise des langages de programmation pour le traitement des données.
o Expérience dans le traitement de données biométriques, physiologiques ou médicales est un plus.
o Connaissance des outils de traitement de signaux (EEG, ECG, suivi oculaire) est un plus.
o Maîtrise des bibliothèques telles que TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, etc.
• Compétences analytiques : Capacité à interpréter des données complexes et à proposer des solutions méthodologiques adaptées.
• Qualités : Autonomie, rigueur scientifique, esprit d’équipe et curiosité pour les applications médicales et les neurosciences.

Adresse d’emploi :
Laboratoire LISV, 10-12 avenue de l’Europe, 78140 Vélizy, France

Document attaché : 202409200755_PostV9_French.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : Université Paris Cité, IUT / LIPADE
Durée : Poste permanent
Contact : camille.kurtz@u-paris.fr
Date limite de publication : 2025-05-09

Contexte :

Sujet :
Un poste de maître·sse de conférences en informatique (section 27) intitulé “programmation et apprentissage profond” est à pourvoir dans la session synchronisée du concours 2025 à l’Université Paris Cité, le laboratoire de rattachement est le LIPADE : http://lipade.mi.parisdescartes.fr/?lang=fr

—

Profil recherche :

Le Laboratoire d’Informatique Paris Descartes mène des travaux de recherches théoriques et appliquées. Les domaines de compétences sont actuellement les systèmes multi-agents, le traitement d’image, les réseaux et les bases de données.

Les candidats doivent avoir une solide expérience dans le domaine de l’apprentissage profond. Nous sommes particulièrement intéressés par les candidats dont les recherches portent sur la théorie, les architectures, les méthodes, les algorithmes et les modèles de base, ainsi que leurs applications à des problèmes réels. Les candidats doivent décrire leur plan d’intégration avec l’un des groupes de recherche du LIPADE, et expliquer la pertinence/application de leur expertise avec un (ou plusieurs) des domaines suivants : gestion de données, réseaux/cybersécurité, vision par ordinateur, ou IA symbolique/distribuée.
Contact pour l’équipe SIP (Systèmes Intelligents de Perception, https://sip.mi.parisdescartes.fr/) : Camille Kurtz (camille.kurtz@u-paris.fr)

Profil enseignement :
Le maître de conférences recruté s’intégrera à l’équipe pédagogique du département Informatique de l’IUT Paris Rives de Seine. Les enseignements s’adressent principalement à des étudiants de BUT Informatique et la licence MIAGE. La personne recrutée viendra renforcer l’équipe développement du Département Informatique de l’IUT Rives De Seine où ses compétences en informatique, englobant les aspects fondamentaux et appliqués de l’informatique, seront particulièrement appréciées. Elle contribuera aux enseignements dans les ressources en lien avec l’apprentissage du développement, et concernera prioritairement : la qualité algorithmique, la maintenance applicative et le développement pour applications mobiles. En fonction de ses compétences spécifiques, le candidat recruté pourra prendre en charge et développer de nouveaux enseignements sur
des technologies plus avancées ou en émergence. Il est attendu de la personne recrutée qu’elle s’investisse au sein du département et qu’elle soit force de proposition pour contribuer à l’évolution de nos formations, tant pour leur contenu que pour les pratiques pédagogiques.

Le Bachelor Universitaire de Technologie d’Informatique : https://iutparis-seine.u-paris.fr/informatique/bachelor-universitaire-de-technologie-informatique/

—

La fiche de poste est accessible ici : https://u-paris.fr/wp-content/uploads/2025/02/FichePoste_Etab0755976N_Offre250618.pdf

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Paris

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

Laboratoire/Entreprise : Toulouse School of Economics
Durée : CDD-CDI
Contact : edouard2.pauwels@ut-capitole.fr
Date limite de publication : 2025-05-16

Contexte :
Bonjour

La TSE ouvre un poste d’enseignant en Python et apprentissage automatique pour les titulaires d’un doctorat en mathématiques/informatique. Enseignements du L au M.

Il s’agit d’un CDD de 2+2 ans ouvrant sur CDI, avec une rémunération et une évolution de type MCF.

Voir annonce au lien suivant:

https://www.tse-fr.eu/sites/default/files/TSE/documents/doc/recrutement/annonce_ccip_2025.pdf

Date limite de postulation : 15 mai 2025

Pour tout renseignement écrire à jerome.bolte@tse-fr.eu, edouard.pauwels@tse-fr.eu

Bien cordialement
Jérôme Bolte

Sujet :
Poste d’enseignant en Python et apprentissage automatique pour les titulaires d’un doctorat en mathématiques/informatique.

Profil du candidat :
Il s’agit d’un CDD de 2+2 ans ouvrant sur CDI, avec une rémunération et une évolution de type MCF.

Voir annonce au lien suivant:

https://www.tse-fr.eu/sites/default/files/TSE/documents/doc/recrutement/annonce_ccip_2025.pdf

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Toulouse School of Economics, Université Toulouse Capitole. Toulouse.

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

Laboratoire/Entreprise : LIP6 – Sorbonne Université
Durée : indéterminée
Contact : bernd.amann@lip6.fr
Date limite de publication : 2025-05-31

Contexte :

Sujet :
Intitulé : MCF IA et approches hybrides pour le traitement et l’analyse de données complexes

Lieu : Sorbonne Université – UFR919 – Campus Pierre et Marie-Curie

Nature du concours :  MCF

Section CNU : 27

Filières de formation concernées : Licence et Master d’informatique

Laboratoires d’accueil : UMR 7606 – LIP6

Contact Recherche :

– LIP6 : Fabrice Kordon (Fabrice.Kordon@lip6.fr)

Contacts Enseignement :

– Licence d’informatique : Jean-Lou Desbarbieux, directeur (jean-lou.desbarbieux@lip6.fr)
– Master d’informatique : Olivier Fourmaux, directeur (olivier.fourmaux@sorbonne-universite.fr)

Profil du candidat :
Profil Recherche : Le profil de ce poste MCF permet de renforcer les thématiques de recherche sur l’utilisation des approches récentes en IA et leur adaptation pour le traitement et l’analyse de données et des connaissances au sein des trois équipes BD, LFI et MOCAH du LIP6:

– Gestion de données et IA, BD : http://www-bd.lip6.fr

– IA hybride, explicable, interprétable, LFI : https://lfi.lip6.fr/

– IA pour l’apprentissage de la programmation, MOCAH: https://www.lip6.fr/recherche/team.php?acronyme=MOCAH

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Sorbonne Université – UFR919 – Campus Pierre et Marie-Curie

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

Laboratoire/Entreprise : LIST3N
Durée : CDD 4 ans
Contact : recrutement-list3n@utt.fr
Date limite de publication : 2025-05-29

Contexte :

Sujet :
https://www.utt.fr/carrieres-emplois/poste-d-enseignant-chercheur-contractuel

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Université de Technologie de Troyes, 12 rue Marie Curie, Troyes

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

Laboratoire/Entreprise : ESPCI
Durée : 1 an
Contact : alexandre.allauzen@dauphine.psl.eu
Date limite de publication : 2025-05-30

Contexte :
L’École Supérieure de Physique et de Chimie Industrielles de la Ville
de Paris est à la fois une Grande École d’ingénieurs et un institut de
recherche (11 laboratoires) de réputation internationale jouissant
d’une forte culture d’excellence scientifique (6 Prix
Nobel). L’enseignement et la recherche se situent à la croisée du
savoir et du savoir-faire en physique,chimie et biologie.

Sujet :
L’ESPCI recrute pour la rentrée de Septembre 2025 un poste de maître
de conférences contractuel (contrat d’un an qui peut être renouvelé),
avec une mission en deux parties : enseigner devant élèves 135h
équivalent TD dans les formations de l’école et développer des travaux
de recherche en collaboration avec les équipes de recherche de l’ESPCI
Paris et PSL.

La date limite de candidature: 11/05/2025
Fiche de poste:
https://choisirleservicepublic.gouv.fr/offre-emploi/2025-1886438/
Pré-requis: Doctorat

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
10 rue Vauquelin 75005, Paris.

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

Laboratoire/Entreprise : CReSTIC, Université de Reims (https://crestic.univ
Durée : fonctionnaire
Contact : valeriu.vrabie@univ-reims.fr
Date limite de publication : 2025-05-31

Contexte :
Mots clés recherche : Aide à la décision, Machine Learning pour l’aide à la décision, Capteurs intelligents/Smart sensors, IA embarquée dans les capteurs

Mots clés enseignement : Robotique industrielle, robotique de service, automatismes

Sujet :
RECHERCHE :

Les activités de recherche s’inscriront dans les thématiques de recherche du CReSTIC et porteront sur l’instrumentation de capteurs, et l’intégration de approches d’apprentissage machine du capteur à la décision.
Il est attendu de renforcer les équipes et chercheurs travaillant dans les domaines scientifiques portés par le CReSTIC en s’inscrivant parmi les thèmes transversaux ; de prendre en charge des encadrements de thèses/stages ; de développer de nouvelles activités collaboratives par le biais de projets structurants académiques et/ou industriels (ANR, Cifre…) ; de participer aux diverses collaborations du laboratoire notamment à travers son axe transverse smart agriculture (INRAe, Exebio, Terasolis, Aérolab, RIBP, etc.).

Compétences recherchées :
a) Instrumentation, acquisition, traitement de données embarqués pour l’aide à la décision et le contrôle ;
b) Fusion d’informations hétérogènes, extraction et sélection de caractéristiques, adaptation des modèles et des algorithmes d’apprentissage, conception d’approches et méthodes permettant une intégration rapide et efficace d’algorithmes sur des architectures embarquées ;
c) Intégration dans des applications embarquées, dont la robotique et l’industrie 4.0.

Contacts :
Valeriu VRABIE, Responsable de l’équipe Traitement du Signal
Tél : 06.49.21.53.71
Email : valeriu.vrabie@univ-reims.fr
Bart Lamiroy, Directeur du CReSTIC
Tél : 06.02.14.69.73
Email : crestic.direction@univ-reims.fr

ENSEIGNEMENT :

Le candidat devra posséder une expérience en robotique industrielle, de service, open-source et/ou embarquée que ce soit en termes de modélisation, simulation, dimensionnement, commande, intégration ou programmation. Dans ces domaines, il devra s’investir pour le développement d’enseignements et de formations axées thématiquement sur l’industrie du futur en vue d’accroître le caractère innovant et l’attractivité des formations du département.
Au-delà de cette thématique, il devra également dispenser des enseignements périphériques à la robotique, principalement en automatismes, et dans une moindre mesure en automatique, informatique industrielle, ou encore capteurs et instrumentation.
Il interviendra dans les formations du département EEA et autres formations de l’EiSINe présentes sur le site de Reims (environ 300 étudiants) pour y enseigner sous forme de cours, TD, TP et projets :
– Licence SPI parcours EEEA ;
– Cycle préparatoire intégré à coloration EEEA ;
– Master EEEA parcours Automatique et robotique de service ;
– Filières ingénieurs :
*Spécialité Automatique et Informatique Industrielle (UTT/URCA) ;
*Spécialité Automatique et Génie Électrique ;
*Spécialité Mécanique et Génie Industriel ;
– Licence Pro Métiers de l’Électricité et de l’Énergie, parcours Chargé de projet en électricité ;

Il devra également contribuer à la vie du département EEA : Opérations de promotion des filières, commissions, responsabilités de matières, visites de stagiaires et d’apprentis.

Compétences requises :
– aptitude au travail en équipe et à la communication ;
– capacité à développer des supports pédagogiques (montage de séries de TP notamment) et concevoir ou intégrer des maquettes innovantes ;
– prise de responsabilité d’équipements et salles de TP ;
– dynamisme et volonté de s’investir dans les formations ;
– capacité à répondre aux appels à projets pédagogiques (AMI, PACTE …) ;
– accompagnement des challenges robotiques ou d’ingénierie des systèmes : Olympiades FANUC, coupe de France de robotique, Robafis… ;
– capacité à enseigner en anglais.

Contact :
Maxime COLAS – Directeur adjoint EiSINe, Président du département EEA
Tél : 06.20.62.43.70
Email : maxime.colas@univ-reims.fr

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Recherche : Laboratoire CreSTIC – Campus Moulin de la Housse – Reims
Enseignement : Département EEA de l’EiSINe – site de Reims – Campus Moulin de la Housse

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

Laboratoire/Entreprise : Ecole d’Ingénieurs Jules Verne, Laboratoire des T
Durée : MCF
Contact : nadia.hamani@u-picardie.fr
Date limite de publication : 2025-05-31

Contexte :

Sujet :
Cher(e)s tou(te)s,

Un poste de Maître de Conférences en 61ème section est ouvert au concours à l’EiJV (Ecole d’Ingénieurs Jules Verne) sur le profil “Logistique et Supply Chain, transformation digitale”. (cf. fiche jointe).

Les candidats intéressés sont invités à se faire connaître,

Pour tout renseignement sur le poste, merci de bien vouloir nous contacter :

A : nadia.hamani@u-picardie.fr, Prof. Nadia Hamani, Responsable de la spécialité Logistique
Cc : gilles.dequen@u-picardie.fr, Prof. Gilles Dequen, Directeur de l’EiJV

Merci pour la publicité que vous pourriez accorder à cette annonce.

Bien cordialement,

Nadia Hamani et Gilles Dequen

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Ecole d’Ingénieurs Jules Verne, Saint Quentin

Document attaché : 202503171414_MCF 61 EiJV _2025.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : FEMTO ST
Durée : 2 ans
Contact : noura.dridi@ens2m.fr
Date limite de publication : 2025-05-31

Contexte :

Sujet :
Call for application:
Funding:
Project to submit to Bourgogne Franche Comté Region’s ATRACT program in France, before 02/06.
Post doc position for two years.
Contact:
Noura Dridi, noura.dridi@ens2m.fr
Stephane Chretien, stephane.chretien@univ-lyon2.fr
Subject:
In high-stakes fields like healthcare, criminal justice, and finance, reliable decision-making requires not only accurate predictions but also trustworthy uncertainty quantification. Conformal prediction provides valid, model-agnostic prediction sets. However, the impact of these prediction sets on human decision-making quality and trust remains to be explored, particularly in challenging scenarios such as class imbalance, limited data, or distributional shifts.
Mixed effects models (MEMs) offer a powerful way to capture both fixed and random effects, making them ideal for modeling hierarchical structures and real-world variability.
Mixed effects models and uncertainty quantification (UQ) are closely linked, especially in real-world settings where variability arises at multiple hierarchical levels (e.g., individuals, institutions, repeated measurements). They provide a principled framework for modeling structured uncertainty, which is essential for making informed, trustworthy decisions.
By combining MEMs with conformal inference, the project aims to both improve decision quality and trust, and enable more robust, uncertainty-aware decision support across levels of variation.

Profil du candidat :
Admission Requirements:
-Theses defended or to be defended before October outside Bourgogne Franche Comté Region.
-Statistics.
-Machine learning.
-Programming.

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Besançon, France

Document attaché : 202505190652_project.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : Brain-C Lab, NeuroSU, Institute of Biology Paris-S
Durée : 11 months
Contact : lucile.megret@sorbonne-universite.fr
Date limite de publication : 2025-05-31

Contexte :

Sujet :
A 11 months position is immediately available in the Brain-C Lab in Paris for a bioinformatician at the Study Engineer (IE) level (post-master position). The selected candidate will work with a team of mathematicians, bioinformaticians, and neurobiologists on modeling time- and cell-resolved omics data to built computational models of molecular pathogenesis in neurodegenerative diseases such as amyotrophic lateral sclerosis (ALS), integrate data from other diseases such as Huntington’s disease (HD) and disseminate data via online platforms. The selected candidate will use BioGemix, our post-omics machine learning platform and related databases. This position is a unique opportunity to further develop expertise and skills in a multidisciplinary team and network of direct collaborators that cover systems modeling, database development, and cellular neurobiology for breakthrough in neurodegenerative disease research.

Application: Interested candidates should apply immediately by sending a letter of motivation, a full CV, and the names and emails of two-three references to christian.neri@inserm.fr and lucile.megret@sorbonne-universite.fr

Profil du candidat :
The candidates should hold a Master in Biofinformatic or a Master in Informatics and they should have no more than 3-4 years of post-master experience. The position is full time, on site, and candidates should have strong collaborative skills and commitment to team work along with strong ability to work independently in addition to strong interest for research.

Formation et compétences requises :
• Experience working with NGS data and performing respective bioinformatic pipelines in order to process sequencing data.
• Programming autonomy on at least one of the following languages: python, R, C / C ++.
• Good knowledge of basic web technologies: PHP, MySQL, JavaScript, jQuery.
• Fluency on Ubuntu.
• Hands-on experience with in house server maintenance (Backup, shared space, and webserver).
• Scientific English essential

• Skills in data visualization will be a plus.
• Basic knowledge in statistics and machine learning are desirable but not mandatory.

Adresse d’emploi :
7 Quai Saint-Bernard, 75005 Paris

Document attaché : 202503241018_Annonce_bioinfo_IE.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : IUT de Montreuil, Laboratoire LIASD, équipe EID
Durée : CDI
Contact : a.bossard@iut.univ-paris8.fr
Date limite de publication : 2025-04-22

Contexte :
L’équipe “Espaces Intelligents de Données” basée à l’IUT de Montreuil est rattaché au Laboratoire d’Intelligence Artificielle et Sémantique des Données (LIASD) de l’Université Paris 8.
Voir les thèmes développés par EID à https://www.iut.univ-paris8.fr/Recherche/Informatique/axes_recherche1

Sujet :
Profil MCF en informatique

Profil du candidat :
1) enseignement
La personne recrutée interviendra au département Informatique de l’IUT de Montreuil qui comporte plusieurs
formations à savoir le Bachelor Universitaire de Technologies (BUT) en Informatique concernant les parcours
« Administration, Gestion et exploitation des données » et « Réalisation d’applications : conception,
développement, validation » (voir le site de l’IUT pour plus d’information sur les objectifs et les contenus de
cette formation). Les cours s’adressent à un public de futurs professionnels de l’informatique et de la gestion
de données massives. Les enseignements confiés au candidat concerneront principalement le BUT Informatique
(programme national disponible sur le site de l’IUT). Le candidat.e interviendra prioritairement dans les
ressources et les situations d’apprentissage et d’évaluation liées à aux bases de données (relationnelles, NoSQL,
etc.), à la conception et au développement de systèmes d’information, à la gestion et la conduite agile de
projets, etc. Ces enseignements pourront évoluer en fonction des versions successives du BUT Informatique,
etc.
Le candidat.e prendra part aux activités pédagogiques du département : encadrement de projets, tutorat
d’apprentis et/ou de stagiaires, participation aux Conseils de département et réunions pédagogiques,
responsabilités administratives.
2) recherche
La personne recrutée sera partie prenante du développement des thématiques de recherche de l’axe « Espaces
Intelligente de Données » au sein de l’équipe du Laboratoire d’Informatique Avancée de Saint Denis (LIASD)
située à l’IUT de Montreuil dont la représentation et la gestion de données massives, le web sémantique, le
traitement linguistique.
Elle sera amenée à prendre rapidement en charges des encadrements de thèses/stages et à développer de
nouvelles activités collaboratives par des projets académiques et/ou industriels (ANR, CIFRE, etc.).

Formation et compétences requises :
Enseignement : Modélisation de BD, gestion de BD, NoSQL, Système d’information, développement.

Research: Data Semantic, inconsistency, multimodal graphs, LOD.

Adresse d’emploi :
IUT de Montreuil
Département Informatique
140 rue de la Nouvelle France
93100 Montreuil

Document attaché : 202503041518_posteMCF1123_IUTMontreuil_INFORMATIQUE.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : Mines Saint-Etienne
Durée : CDI
Contact : leriche@emse.fr
Date limite de publication : 2025-04-22

Contexte :
Ce recrutement vise à renforcer les compétences de Mines Saint-Etienne dans le domaine de la science des données, de l’apprentissage statistique ou de l’optimisation.
Un positionnement des travaux de recherche au sein de l’Institut Fayol des Mines Saint-Etienne sera apprécié.

Sujet :
Sur l’aspect formation : Concevoir et animer des enseignements novateurs dans les domaines des probabilités et statistiques, de la science des données et des mathématiques appliquées, adaptés aux défis contemporains, pour former des ingénieurs au sein des cursus du cycle Ingénieur Civil des Mines et en formation continue. Les enseignements pourront également concerner d’autres domaines, comme l’optimisation, la recherche opérationnelle, les statistiques industrielles, les méthodes de prévision, l’apprentissage statistique, les jumeaux numériques ou l’analyse multicritère.

Sur l’aspect recherche : Mener des travaux originaux et à fort impact dans le domaine de la science des données, de l’apprentissage automatique ou de l’optimisation, valorisés par des publications scientifiques reconnues. Les compétences attendues visent à renforcer les activités de recherche existantes, comme par exemple les travaux en sciences de données et apprentissage à partir de données complexes (données hétérogènes, séries temporelles, données imprécises ou incertaines, …), ceux en optimisation sous incertitude et notamment stochastique ou dynamique, ou ceux sur le développement de jumeaux numériques interopérables et adaptés aux usages (diagnostic, optimisation de la performance, impact environnemental, …).

Plus de détails : https://institutminestelecom.recruitee.com/o/enseignante-chercheure-maitre-de-conferences-cdi-specialite-science-des-donnees-apprentissage-statistique-ou-optimisation-2

Profil du candidat :
ous êtes titulaire d’un doctorat (ou PhD) en informatique, mathématiques appliquées ou génie industriel (sections CNU n°27, n°26, n°61) ou équivalent.

Formation et compétences requises :
• Des compétences scientifiques en Science des données, Apprentissage ou Optimisation.
• Une expérience confirmée en enseignement (second ou troisième cycle).
• Une expertise avérée en publication scientifique et valorisation de la recherche.
• Une maîtrise de l’anglais (niveau C1) et idéalement, une expérience internationale

Adresse d’emploi :
Institut Fayol aux Mines de Saint-Etienne

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

Laboratoire/Entreprise : LRE – Laboratoire de Recherche de l’EPITA
Durée : CDI
Contact : pierre.parrend@unistra.fr
Date limite de publication : 2025-04-22

Contexte :

Sujet :
Chèr·es collègues,

Désolé pour d’éventuelles réceptions multiples.

L’EPITA ouvre plusieurs postes d’enseignant·es-chercheur·es en
informatique au Laboratoire de Recherche de l’EPITA (LRE) pour le
début de l’année scolaire 2025-2026.

Nous recrutons pour venir consolider les cinq équipes du LRE :

– Automates et applications,
pour les sites de Paris et Toulouse ;
– Intelligence artificielle,
pour le site de Paris ;
– Méthodes numériques en SHS,
pour le site de Paris ;
– Sécurité et systèmes,
pour les sites de Paris, Rennes et Toulouse ;
– Traitement d’images et reconnaissance des formes,
pour le site de Paris.

Le LRE, https://www.lre.epita.fr, est rattaché à l’école doctorale
“EDITE de Paris” (Sorbonne Université). Il a été évalué par le
Hcéres en 2017-2018, et est actuellement en cours d’évaluation
(vague 2024-2025).

Les liens vers les fiches de poste qui donnent plus d’amples détails
sur les postes et les modalités de candidature sont accessibles à
partir de :

–> https://tinyurl.com/PostesEpita2025

La date limite de candidature est le 22 avril 2025.

Bien cordialement,

Thierry Géraud, Directeur de la recherche
Bashar Dudin, Directeur des formations

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Site de Paris: 14-16 Rue Voltaire, 94270 Le Kremlin-Bicêtre
Site de Rennes: 3679 Bd des Alliés, 35510 Cesson-Sévigné
Site de Toulouse: 81 Av. de Grande Bretagne, 31300 Toulouse

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

Laboratoire/Entreprise : LIFAT
Durée : indéterminée
Contact : nicolas.monmarche@univ-tours.fr
Date limite de publication : 2025-04-22

Contexte :

Sujet :
Poste de PR27 à pourvoir, session synchronisée
Le recrutement se fera dans l’équipe RFAI du LIFAT pour la recherche et à l’école d’ingénieur Polytech Tours pour la partie enseignement.
cf. https://lifat.univ-tours.fr/lifat-english-version/positions

Profil du candidat :
Reconnaissance de formes, Machine Learning et Graph
Pour le traitement d’images/vidéo et/ou series temporelles
Domaines d’application privilégiés : santé et handicap, environnement

Enseignements : informatique au sens large (systèmes et réseaux, programmation, BDD, IA…)

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
64 avenue Jean Portalis
37200 TOURS

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

Laboratoire/Entreprise : Univ. Bordeaux / LaBRI
Durée : 6 mois ou un an
Contact : bruno.pinaud@labri.fr
Date limite de publication : 2025-04-24

Contexte :

Sujet :
L’Université de Bordeaux et l’IUT de Bordeaux recrutent :

* *3* postes ATER 27 (Informatique) temps plein sur 1 an pour une

affectation :

o Enseignement à l’*IUT, Département Informatique* (Informatique,

Mathématiques et Pédagogie)

o Recherche au LaBRI (intégration dans une des équipes du

laboratoire)

o Lien fiche profils :

https://www.galaxie.enseignementsup-recherche.gouv.fr/ensup/ATERListesOffresPubliees/0333357V/FOPC_62397.pdf

* *16-18* postes ATER 27 (Informatique) temps plein sur 6 mois pour

une affectation :

o Enseignement à l’*UF Informatique* (pas de spécialité en

informatique prioritaire)

o Recherche au LaBRI (intégration dans une des équipes du

laboratoire)

o Les candidatures pour un poste temps plein sur 1 an (regroupant

deux sur 6 mois) seront particulièrement appréciées

o Lien fiche profil :

https://www.galaxie.enseignementsup-recherche.gouv.fr/ensup/ATERListesOffresPubliees/0333298F/FOPC_62348.pdf

Calendrier

* Ouverture de la campagne : 27 mars 2025

* Clôture de la campagne : *24 avril 2025 à 16h*

* Classement validé par le CAC de l’université : 17 juin 2025

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Plus d’informations sur les procédures de candidature sur

* le site de l’Université :

https://www.u-bordeaux.fr/universite/travailler-a-l-universite/personnels-enseignants-enseignants-chercheurs-et-chercheurs/enseignants-et-enseignants-chercheurs-contractuels/campagne-de-recrutement-ater-2022-2023

* et celui de l’IUT :

https://www.iut.u-bordeaux.fr/rejoindre-iut/offres-emploi/ater/

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

Laboratoire/Entreprise : ISAE-SUPAERO
Durée : CDI
Contact : emmanuel.rachelson@isae-supaero.fr
Date limite de publication : 2025-04-30

Contexte :
L’Institut Supérieur de l’Aéronautique et de l’Espace (ISAE-SUPAERO) est une institution de référence internationale pour la formation supérieure et la recherche dans le domaine aéronautique et spatial. Elle développe des formations pluridisciplinaires de haut niveau scientifique et pilote une recherche active être connue sur un très large spectre de domaines qui va au-delà de l’aéronautique et de l’espace, comme l’énergétique et les systèmes autonomes. Ces activités de formation et de recherche, pour lesquelles l’Institut est un acteur incontournable par sa double action de formation des futures générations d’ingénieurs et de recherche innovante autour de solutions en rupture technologique, accompagnent la transition énergétique,intègrent les objectifs du développement durable, participent à la réduction de l’empreinte environnementale du transport et contribuent ainsi à la mutation du secteur aéronautique.

Au niveau international, l’Institut est membre de T.I.M.E et PEGASUS et coopère avec les meilleures universités européennes (Cranfield, TU Delft, KTH Stockholm, ETSIA Madrid, TU Munich, Rome, Milan, Turin, …), nord-américaines (MIT, Caltech, Stanford, Berkeley, Georgia Tech…), d’Amérique Latine et d’Asie. La communauté académique de l’ISAE-SUPAERO comprend 142 enseignants, enseignants-chercheurs et chercheurs, plus de1800 intervenants issus du monde académique et de l’industrie et près de 1900 étudiants. Chaque année, près de 40 % des diplômés de l’Institut sont des étudiants internationaux et le réseau des anciens comprend plus de17000 anciens diplômés.

L’activité scientifique de la direction de la recherche et des ressources pédagogiques est organisée selon six départements dont le Département d’Ingénierie des Systèmes Complexes (DISC) qui développe des compétences en mathématiques et informatique pour l’ingénierie aérospatiale. En enseignement comme en recherche, le DISC s’intéresse aux modèles, méthodes et outils nécessaires pour maîtriser le comportement et les performances de systèmes complexes. Le DISC développe des recherches méthodologiques dans ce domaine, ainsi que des applications en collaboration avec les autres départements et des partenaires académiques ou industriels.

Dans ce contexte, l’ISAE-SUPAERO recrute un enseignant-chercheur en intelligence artificielle et apprentissage automatique dont les missions et le profil sont décrits ci-dessous.

Sujet :
Missions en matière d’enseignement

La ou le titulaire du poste intervient en enseignement au profit de l’ensemble des formations de l’Institut :formations ingénieur, masters, mastères spécialisés, formation continue, formation par apprentissage. Elle ou il est amené.e à prendre des responsabilités à hauteur de ses compétences, de son expérience et de sa qualification au sein de ces formations. Elle ou il participe à la réflexion globale et transverse sur les formations déployées.

Sa mission comporte notamment les éléments suivants :

– Concevoir, développer et dispenser des enseignements dans les domaines relatifs à l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique. En particulier, dans ces disciplines, elle ou il contribuera aux enseignements 1) en réseaux de neurones, en incluant les architectures récentes de l’IA dite générative (transformers, LLMs, modèles de diffusion, etc.) ; 2) en optimisation pour l’apprentissage automatique ; et3) en architectures de calcul pour l’apprentissage automatique.

– Prendre la responsabilité de modules de cours dans ces mêmes disciplines. Animer des équipes pédagogiques et un réseau d’intervenants sur ces thématiques et pour ces modules. Entretenir un réseau de praticiens (industriels notamment) et de chercheurs susceptibles de participer aux enseignements et de proposer des projets.

– Participer à l’animation de formations existantes orientées vers les données, l’intelligence artificielle,l’apprentissage automatique et leurs applications, telle que la filière Sciences de la Décision de la Formation Ingénieur généraliste mais aussi d’autres formations de l’Institut sur ces thématiques.

– Assurer une veille stratégique sur l’évolution de ces thèmes scientifiques et de leurs applications. Faire évoluer en conséquence les profils cibles des formations de l’ISAE-SUPAERO.

– Encadrer et suivre des projets d’étudiants à différents stades de leur formation (projets de recherche, stages de fin d’étude, stages de césure, etc.), réalisés au sein des laboratoires de l’Institut ou en externe, dans le cadre de partenariats de recherche ou en entreprise.

– Contribuer à la promotion des formations de l’ISAE-SUPAERO en France et à l’étranger auprès de tous publics (étudiants, recruteurs, grand public, décideurs, etc.).

Missions en matière de recherche

L’enseignant.e-chercheur.e mène une activité de recherche méthodologique et algorithmique en intelligence artificielle et apprentissage automatique au sein de l’équipe Apprentissage, Décision, Optimisation (ADO) du DISC. Ses domaines de recherche sont ouverts et lui permettent d’aborder des thématiques applicatives diverses, en ligne avec les activités de l’ISAE-SUPAERO (aéronautique et espace, mais également génie industriel, robotique, ou environnement par exemple).

Sa mission se décline de la façon suivante :

– Contribuer, sur son périmètre scientifique, aux activités de recherche en intelligence artificielle de l’équipe ADO, en formulant un projet de recherche solide, à la fois original et s’intégrant harmonieusement dans l’activité existante, par exemple en apprentissage automatique, décision séquentielle, vision par ordinateur,optimisation. Établir des collaborations scientifiques au sein de l’équipe.

– Interagir, sur ses domaines de compétence, avec les quatre autres équipes de recherche du DISC, ainsi qu’avec les équipes des autres départements de l’ISAE-SUPAERO. Établir des liens de coopération au sein du département et de l’Institut.

– Contribuer au rayonnement scientifique de l’ISAE-SUPAERO par la publication dans des revues scientifiques, la participation à des conférences et l’organisation de manifestations scientifiques. Participer à l’activité des sociétés savantes appropriées, aux pôles de compétitivité et plus généralement à l’écosystème de recherche local, national et international dans ses thématiques de recherche en intelligence artificielle et apprentissage automatique.

– Participer à l’animation et aux projets scientifiques du département et de l’ISAE-SUPAERO en établissant des collaborations et des actions thématiques pertinentes, en effectuant une veille scientifique sur son domaine de recherche et en assurant la pertinence du projet scientifique de l’ISAE-SUPAERO en regard de ce domaine.

– Encadrer stagiaires et doctorants.

– Participer au développement des outils scientifiques de l’ISAE-SUPAERO dans le cadre de son périmètre de recherche, de projets structurants ou transverses.

– Contribuer au développement des ressources propres de l’Institut, sous forme de partenariats académiques et industriels, de valorisation et de financements de l’activité de recherche. Participer à l’élaboration et à la conduite de projets de recherche locaux, régionaux, nationaux et internationaux, en partenariat avec le milieu académique, l’industrie et les interlocuteurs stratégiques de l’ISAE-SUPAERO.

Profil du candidat :
Profil

La ou le candidat.e est titulaire d’un doctorat en intelligence artificielle ou discipline connexe pertinente pour le poste. Elle ou il démontre des compétences disciplinaires, applicatives et pédagogiques indispensables pour répondre au besoin de formation décrit dans les missions d’enseignement ainsi qu’une forte motivation pour s’investir dans un projet d’enseignement ambitieux. Elle ou il développe un projet de recherche de premier plan dans le cadre décrit par les missions de recherche.

Les candidat.e.s sont fortement encouragé.e.s à prendre contact avec les équipes du DISC afin d’affiner leur projet et de préciser les thématiques et les projets d’intérêt.

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
ISAE-SUPAERO
10 avenue Marc Pelegrin
31055 Toulouse

Document attaché : 202503111320_REF 1040_DRRP_DISC – EC IA et apprentissage.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : Centre de Génie Industriel / IMT Mines Albi
Durée : CDI
Contact : matthieu.lauras@mines-albi.fr
Date limite de publication : 2025-04-30

Contexte :
École du ministère en charge de l’industrie, IMT Mines Albi est une école de l’Institut Mines-Télécom (IMT), 1er groupe d’écoles d’ingénieurs et de management de France. À l’avant-garde des enjeux industriels et académiques sur la scène internationale, elle agit comme un moteur scientifique et économique territorial en combinant ses 4 missions – former des ingénieurs en intégrant la dynamique du développement durable, faire de la recherche scientifique, contribuer au développement économique et diffuser la culture des sciences, des techniques et de l’innovation – en un cercle vertueux et porteur d’innovation.
Site Internet de l’IMT : https://www.imt.fr/
Son positionnement en matière de formation et de recherche place IMT Mines Albi comme une école de référence sur trois des quatre thématiques de l’IMT, à savoir l’industrie du futur responsable, l’énergie, économie circulaire et société ainsi que l’ingénierie, santé et bien-être. IMT Mines Albi s’est dotée en 2023 et pour une période quinquennale, d’un plan stratégique décliné en 7 grandes actions, répondant aux orientations stratégiques du groupe IMT à laquelle elle appartient.
IMT Mines Albi représente : environ 1000 élèves-ingénieurs et chercheurs en formation, 360 personnels, un budget consolidé de 32 M€, 3 centres de formation et de recherche : Institut Clément Ader Albi (ICA-A), RAPSODEE et Centre Génie industriel (CGI).
Site Internet d’IMT Mines Albi : https://www.imt-mines-albi.fr/
IMT Mines Albi, au travers du CGI, développe des recherches à la frontière entre l’Intelligence Artificielle et le Génie Industriel, en collaboration avec des partenaires publics et industriels nationaux et internationaux. IMT Mines Albi fait partie de l’Institut Carnot MINES.

Sujet :
Ce poste, ouvert au sein d’IMT Mines Albi, est rattaché au Centre Génie Industriel (CGI) qui compte à ce jour environ 70 personnes. Le centre s’intéresse à l’accompagnement de la transition des écosystèmes en permettant de prendre des décisions responsables et durables, dans des environnements instables ou perturbés. Ceci est mis en pratique par la représentation, la modélisation et l’analyse des données de ces organisations afin de formaliser de la connaissance conduisant à la prise de décision dans des contextes hétérogènes, collaboratifs, incertains et/ou perturbés. Il est structuré selon des axes de recherche appliquée et des programmes scientifiques :
Les axes de recherche appliquée sont :
· Axe FLOWS : Flexible Logistics and Operations for sustainable WorldS ;
· Axe DiSCS : Digital Systems for Crisis management and Security ;
· Axe TRACE : Territorial Resilience, Agility, and Circular Economy ;
· Axe WHOPS : Well-being and Health through Organizational Processes and Services.
Les deux programmes scientifiques au cœur de ces axes de recherche appliquée sont :
· HOPOPOP : Hybridization for Operations & Planning, Organizations & Performance, Optimization & Problem-solving ;
· AIMED : Automated Information Modeling and Extraction for Decision-makers.

Profil du candidat :
Le ou la Maître(sse) de Conférence (MCF) recruté(e) aura pour mission de renforcer l’expertise du CGI en matière d’Informatique et plus particulièrement d’Intelligence Artificielle (IA) et Génie Logiciel appliqués au Génie Industriel. Il/elle aura à renforcer l’équipe d’Enseignants-Chercheurs du Centre sur les activités de formation et de recherche. Le ou la titulaire sera placé(e) sous l’autorité hiérarchique du directeur du CGI.
De manière générale, le/la MCF recruté(e) aura à participer au projet pédagogique de l’école, aux missions de formation, aux activités de recherche et de transfert de technologies, aux montages et suivis d’activités contractuelles et à des collaborations nationales et internationales. Il/elle sera une force vive pour leur développement et sera appelé(e) à exercer des responsabilités administratives et d’encadrement.
Pour ce qui est du rôle d’Enseignant-Chercheur, le/la titulaire aura à contribuer aux formations proposées par IMT Mines Albi, en participant notamment aux enseignements en Systèmes d’Information, Informatique et IA du tronc commun de la formation d’ingénieurs et de l’option Ingénierie de la Donnée et à l’encadrement d’élèves. Il/elle aura également à intégrer la dimension recherche de l’équipe du CGI en devenant une force vive de la composante numérique du centre, en venant notamment renforcer l’expertise de l’équipe en Génie Logiciel, en IA et/ou en technologies immersives. Il/elle devra être capable de monter et encadrer des projets de recherche (amont ou appliquée) en lien avec ces composantes scientifiques et techniques. La personne recrutée devra également participer à la forte dynamique de développement du CGI, notamment en matière de recherche contractuelle et subventionnée.
À moyen terme, le/la titulaire pourra être amené(e) à assumer la responsabilité du parcours « Systèmes d’Information » de l’Option « Ingénierie de la Donnée » du cycle de formation ingénieurs, voire la responsabilité de l’Option elle-même.

Formation et compétences requises :
La/le candidat(e) devra être titulaire d’un diplôme de doctorat. Son domaine d’expertise se situe de préférence en Informatique et plus particulièrement en IA (section CNU 27), avec si possible une expertise reconnue sur l’un des principaux domaines d’application du CGI.
La/le candidat(e) devra justifier de manière non exclusive :
· d’une expertise technique et scientifique forte en sciences de l’Informatique, et/ou en Sciences des Données, et/ou en Intelligence Artificielle et/ou en Génie Logiciel. Une compétence en lien avec les technologies immersives (VR / AR) serait un plus ;
· d’un savoir-faire démontré en matière d’enseignement dans les disciplines de l’Informatique et/ou de l’Intelligence Artificielle ;
· D’une expérience en termes de pilotage et de participations à des projets contractuels directs (CIFRE, Laboratoires Communs, Chaires, etc.) ou à des projets collaboratifs subventionnés (ANR, Europe, ADEME, Région, etc.) ;
· d’une production scientifique cohérente avec les standards du métier ainsi que d’une expérience de l’encadrement et de la formation doctorale.

Adresse d’emploi :
https://institutminestelecom.recruitee.com/o/maitre-ou-maitresse-de-conferences-en-informatique-et-intelligence-artificielle-cdi

Document attaché : 202503171012_Appel à candidature – MA CGI – 20250305.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : Université de Strasbourg
Durée : 1 an renouvelable 1
Contact : dbernhard@unistra.fr
Date limite de publication : 2025-04-30

Contexte :

Sujet :
La Faculté des Langues de l’Université de Strasbourg recrute un·e maître·sse de conférences contractuel·le en “Traitement automatique des langues et Humanités numériques” pour une prise de poste au 01/09/2025. La date limite de candidature est le 15/04/2025 à 16h.

Pour la description du poste, voir : https://www.unistra.fr/universite/travailler-a-luniversite/personnels-enseignants/enseignants-contractuels/enseignant-chercheur-contractuel

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Strasbourg

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : BigData4Astro/– — –

Laboratoire/Entreprise : INRIA / CRAL
Durée : 12+12 months
Contact : olivier.flasseur@univ-lyon1.fr
Date limite de publication : 2025-04-30

Contexte :
The observation of the close environment of stars can reveal the presence of exoplanets and circumstellar disks, providing crucial information for a better understanding of planetary system formation, evolution, and diversity. Given the very small angular separation with respect to the host star and the huge contrast between the (bright) star and the (faint) exoplanets and disks, reconstructing images of the immediate vicinity of a star is extremely challenging. In addition to the use of extreme adaptive optics and a coronagraph, dedicated post-processing methods combining images recorded with the pupil tracking mode of the telescope are needed to efficiently suppress the nuisance component (speckles and noise) corrupting the signals of interest [1].
In recent works, we have introduced innovative post-processing methods that combine statistical modeling of the nuisance component with deep learning [2,3,4]. These models achieve state-of-the-art performance, surpassing traditional inverse-problem approaches in detecting point-like sources such as exoplanets. Simultaneously, new algorithms have been proposed to reconstruct the spatio-spectral flux distribution of circumstellar environments — composed of gas and dust forming disk structures where exoplanets form through material accretion. These reconstruction methods jointly estimate the objects of interest and the nuisance statistics using an inverse problem approach [5,6]. Although these methods demonstrate impressive reconstruction quality, there is still room for improvement, particularly near the star where disk components are most affected by starlight contamination. In addition, for both tasks (detection and reconstruction), current algorithms ignore the temporal and spatial variability of the off-axis point-spread function (PSF), affecting exoplanet detection sensitivity, astro-photometric accuracy, and the spatial resolution of the disk reconstructions.
In this context, data science developments are decisive to improve the fidelity of circumstellar disk reconstruction, especially for fine and faint structures at short angular separations. These advances will also support future instruments by allowing the design of algorithms addressing scientific challenges outlined in the Extremely Large Telescope (ELT) roadmap, using realistic simulations of astrophysical scenes.

Sujet :
Research objectives: This postdoctoral project will build on recent advancements by our research team in modeling the nuisance component that corrupts high-contrast total intensity observations. The focus will be on reconstructing circumstellar disks and modeling the signal degradation caused by the measurement process. The key research objectives include:
– Integrating deep models of the nuisance component into algorithms dedicated to circumstellar disk reconstruction in total intensity, potentially inspired from deep models we have developed for exoplanet detection.
– Incorporating prior information about typical flux distributions in circumstellar environments observed in total intensity. This will involve using dedicated simulators and combining this information with advanced nuisance models in the reconstruction algorithms.
– Addressing the spatio-temporal variability of the off-axis PSF. Two open research directions could be explored:
*Exploiting metadata, such as adaptive optics telemetry, to track instrumental response variations due to changing observing conditions.
*Investigating data-driven approaches to model this variability directly from the science data.
Whenever possible, raw sensor data will be considered rather than pre-processed data to better quantify signal degradation from both the measurement and processing stages, and to model and propagate uncertainties end-to-end. This process will involve calibrating and assembling raw data using inverse-problem methods developed in the DDISK ANR project (PI: Maud Langlois). While complementary, the priorities of these research objectives can be adjusted based on the applicant’s expertise.

Data and Instruments: The project will focus on developing new processing algorithms using total intensity observations (imaging and spectroscopy, i.e., spatio-temporal-spectral data) from the SPHERE instrument, currently operating on the Very Large Telescope. Once a proof of concept is established, simulations for HARMONI, one of the first-light instruments of the upcoming ELT, may be considered. The algorithms will then be adapted to account for HARMONI’s specific features, particularly its higher spectral resolution.

Profil du candidat :
Collaboration and Location: The postdoc will be part of a multidisciplinary collaboration. She/he will collaborate with Jean Ponce (ENS-PSL, Paris), Julien Mairal (INRIA, Grenoble) and Olivier Flasseur (CRAL, Lyon). Additional collaborations would involve experts in observational astrophysics, including Maud Langlois (CRAL, Lyon) and Anne-Marie Lagrange (LESIA, Paris). The postdoc will also collaborate with a third-year PhD student at INRIA. The postdoc will be based primarily at INRIA, with regular visits at CRAL.

Duration: The initial appointment is for one year, with a possible one-year extension (with other sources of fundings).

Desired Skills and Expertise: The candidate should hold a PhD in signal and image processing, applied mathematics, machine learning, computer vision and related fields. A strong interest in physics, pluri-disciplinary research and scientific applications is a plus.

Deliverables: The developed algorithms will be disseminated in peer-reviewed journals and relevant conferences in the fields of astronomy and computer science. The associated code will be made public in the time-line of the position.

Contacts and Application Process: Applicants should send the following documents to Jean Ponce (jean.ponce@ens.fr), Julien Mairal (julien.mairal@inria.fr), and Olivier Flasseur (olivier.flasseur@univ-lyon1.fr): a CV outlining qualifications and previous experiences, a cover letter detailing research interests, a list of publications, and a list of up to three referees ready to write a recommendation. Requests for additional information on the position can be sent directly by email, and a video-conference could be arranged. Applications will continue to be reviewed until the position is filled.
This position falls within a sector subject to the protection of scientific and technical potential (PPST) and therefore, in accordance with regulations, the applicant’s arrival must be authorized by the competent authority of the Ministry of Higher Education and Research (MESR).

Formation et compétences requises :
Desired Skills and Expertise: The candidate should hold a PhD in signal and image processing, applied mathematics, machine learning, computer vision and related fields. A strong interest in physics, pluri-disciplinary research and scientific applications is a plus.

Adresse d’emploi :
INRIA (Paris or Grenoble), close collaborations with CRAL (Lyon)

Document attaché : 202410281051_Sujet PostDoc PEPR.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : INSA Centre Val de Loire
Durée : 24
Contact : cedric.eichler@insa-cvl.fr
Date limite de publication : 2025-04-30

Contexte :
INSA Centre Val de Loire is offering an opportunity for either a Postdoctoral Researcher or Engineer to join the Petscraft project-team joint with Inria Saclay. We welcome applications from candidates with
diverse profiles and backgrounds, as we believe that both types of expertise can bring valuable contributions to our project. The specific responsibilities, objectives, and scope of the position will be tailored to
the selected candidate’s qualifications, skills, and experience. We are looking for the successful candidate
to start as soon as possible, but we are flexible with the start date to accommodate the right individual’s
availability.

This position is part of the project ”Making PostgreSQL Deferentially Private for Transparent AI” funded by the french national research agency ANR. The project involves several French research teams working on data protection, from Inria, universities and engineering schools, as well as Dalibo, company expert in PostgreSQL and developing PostgreSQL Anonymizer. The general objective
of the project is to propose, implement within PostgreSQL and evaluate a privacy preserving approach for interpreting SQL queries in the sense of differential privacy (DP). These queries will range from the
Select-Project-Join-Aggregation (SPJA) form to the export of releases (DUMP) of a part of the database in order to be able to work on it as if it contained no sensitive data. Specifically, the main objective is
to extend the anonymization models already integrated in PostgreSQL Anonymizer (pseudonymization, k-anonymization and addition of noise) to other models verifying DP, as well as DP existing and novel relaxations.

Sujet :
During the first year, the successful candidate will tightly collaborate with Dalibo to extend PostgreSQL Anonymizer with the most promising (in terms of utility) approaches to answering SPJA
queries that guarantee DP (or similar models, such as local differential privacy). The main lock of this task is to design this DP mechanism as an extension of the SQL grammar in order to qualify a specific
query or function with DP metadata.
Possibles objectives for the second year are varied and can be tailored to the selected candidate, with a wide range between implementation and theory. They may include more theoretical contributions, e.g.
regarding novel DP relaxations or the impact of semantics and schema on DP. In terms of implementation, they could include, for example, the development of demonstrators, validation and evaluation platforms
for the novel models proposed in the project.

Profil du candidat :
Candidates must hold either a PhD or a master (or equivalent) in
Computer Science

Formation et compétences requises :
The following skills are appreciated:
• Knowledge in privacy & anonimization.
• Knowledge & experience in databases and database management systems, particularly SQL and
PostgreSQL.
• Proficiency in programming.

Adresse d’emploi :
Either Inria Saclay centre, Turing building in Palaiseau or INSA CVL campus Bourges.

Document attaché : 202412131026_Postdoc_or_eng_position_DIFPRIPOS.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : Laboratoire LISV
Durée : 10 mois
Contact : olivier.rabreau@uvsq.fr
Date limite de publication : 2025-06-01

Contexte :
Notre laboratoire de recherche (www.lisv.uvsq.fr) se consacre à l’exploration de nouvelles méthodes pour détecter les troubles neurovisuels, en particulier chez les patients ayant subi un AVC. Dans le cadre de notre projet de recherche “APTICONDUITE”, financé par la Délégation de la Sécurité Routière (DSR), nous utilisons un simulateur de conduite automobile équipé de capteurs biométriques afin de recueillir des données comportementales et physiologiques.

Nous recherchons un(e) Data Scientist motivé(e) pour analyser ces données et contribuer au développement d’une méthodologie innovante permettant d’identifier des dysfonctionnements neurovisuels.

L’objectif étant de pouvoir proposer une meilleure solution d’accompagnement du diagnostic basée sur la classification de résultats de tests d’aptitude réalisés via le simulateur.

Contexte de travail

• Le ou la candidat(e) rejoindra une équipe de chercheurs dynamique et en pleine expansion au sein du laboratoire LISV de l’Université de Versailles Saint-Quentin (www.lisv.uvsq.fr). Le laboratoire est membre de l’université Paris-Saclay. Le travail sera effectué dans l’équipe “Robotique interactive” coordonnée par le Pr. Abderraouf Benali qui explore l’interaction entre l’utilisateur et les systèmes robotiques au sein de son environnement.

• L’étude s’inscrit dans le cadre du projet de recherche “APTICONDUITE” financé par la Délégation de la Sécurité Routière (DSR). Ce projet est en collaboration avec le centre national d’expertise sur les aides à la mobilité, le CEREMH (www.ceremh.org) et le centre hospitalier de Plaisir (www.ch-plaisir.fr).

Conditions

• Rémunération brute : 3036.81€/mois
• Durée : 10 mois avec possibilité de prolongation selon l’avancée du projet.
• Lieu de travail : laboratoire LISV, 10-12 avenue de l’Europe, 78140 Vélizy (France) (poste en présentiel avec possibilité de télétravail)

Sujet :
Missions

• Traiter et analyser les données recueillies via des capteurs biométriques (ECG, suivi oculaire, EEG, etc.) lors des sessions de simulation de conduite.
• Mettre en œuvre des techniques d’apprentissage automatique (Machine Learning) pour identifier des patterns liés aux troubles neurovisuels.
• Collaborer avec une équipe de chercheurs pluridisciplinaires (neurologues, ingénieurs, psychologues).
• Développer et valider des modèles prédictifs afin de détecter les anomalies neurovisuelles chez les patients.
• Participer à la rédaction de rapports scientifiques et à la communication des résultats lors de conférences ou de publications.

Profil du candidat :
• Formation : Doctorat en Science des Données, Informatique, Mathématiques Appliquées, ou domaine connexe.
• Compétences techniques :
o Maîtrise des techniques de Machine Learning, de classification automatique et de tests de significativité.
o Maîtrise des langages de programmation pour le traitement des données.
o Expérience dans le traitement de données biométriques, physiologiques ou médicales est un plus.
o Connaissance des outils de traitement de signaux (EEG, ECG, suivi oculaire) est un plus.
o Maîtrise des bibliothèques telles que TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, etc.
• Compétences analytiques : Capacité à interpréter des données complexes et à proposer des solutions méthodologiques adaptées.
• Qualités : Autonomie, rigueur scientifique, esprit d’équipe et curiosité pour les applications médicales et les neurosciences.

Formation et compétences requises :
• Formation : Doctorat en Science des Données, Informatique, Mathématiques Appliquées, ou domaine connexe.
• Compétences techniques :
o Maîtrise des techniques de Machine Learning, de classification automatique et de tests de significativité.
o Maîtrise des langages de programmation pour le traitement des données.
o Expérience dans le traitement de données biométriques, physiologiques ou médicales est un plus.
o Connaissance des outils de traitement de signaux (EEG, ECG, suivi oculaire) est un plus.
o Maîtrise des bibliothèques telles que TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, etc.
• Compétences analytiques : Capacité à interpréter des données complexes et à proposer des solutions méthodologiques adaptées.
• Qualités : Autonomie, rigueur scientifique, esprit d’équipe et curiosité pour les applications médicales et les neurosciences.

Adresse d’emploi :
Laboratoire LISV, 10-12 avenue de l’Europe, 78140 Vélizy, France

Document attaché : 202409200755_PostV9_French.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : Université Paris Cité, IUT / LIPADE
Durée : Poste permanent
Contact : camille.kurtz@u-paris.fr
Date limite de publication : 2025-05-09

Contexte :

Sujet :
Un poste de maître·sse de conférences en informatique (section 27) intitulé “programmation et apprentissage profond” est à pourvoir dans la session synchronisée du concours 2025 à l’Université Paris Cité, le laboratoire de rattachement est le LIPADE : http://lipade.mi.parisdescartes.fr/?lang=fr

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Profil recherche :

Le Laboratoire d’Informatique Paris Descartes mène des travaux de recherches théoriques et appliquées. Les domaines de compétences sont actuellement les systèmes multi-agents, le traitement d’image, les réseaux et les bases de données.

Les candidats doivent avoir une solide expérience dans le domaine de l’apprentissage profond. Nous sommes particulièrement intéressés par les candidats dont les recherches portent sur la théorie, les architectures, les méthodes, les algorithmes et les modèles de base, ainsi que leurs applications à des problèmes réels. Les candidats doivent décrire leur plan d’intégration avec l’un des groupes de recherche du LIPADE, et expliquer la pertinence/application de leur expertise avec un (ou plusieurs) des domaines suivants : gestion de données, réseaux/cybersécurité, vision par ordinateur, ou IA symbolique/distribuée.
Contact pour l’équipe SIP (Systèmes Intelligents de Perception, https://sip.mi.parisdescartes.fr/) : Camille Kurtz (camille.kurtz@u-paris.fr)

Profil enseignement :
Le maître de conférences recruté s’intégrera à l’équipe pédagogique du département Informatique de l’IUT Paris Rives de Seine. Les enseignements s’adressent principalement à des étudiants de BUT Informatique et la licence MIAGE. La personne recrutée viendra renforcer l’équipe développement du Département Informatique de l’IUT Rives De Seine où ses compétences en informatique, englobant les aspects fondamentaux et appliqués de l’informatique, seront particulièrement appréciées. Elle contribuera aux enseignements dans les ressources en lien avec l’apprentissage du développement, et concernera prioritairement : la qualité algorithmique, la maintenance applicative et le développement pour applications mobiles. En fonction de ses compétences spécifiques, le candidat recruté pourra prendre en charge et développer de nouveaux enseignements sur
des technologies plus avancées ou en émergence. Il est attendu de la personne recrutée qu’elle s’investisse au sein du département et qu’elle soit force de proposition pour contribuer à l’évolution de nos formations, tant pour leur contenu que pour les pratiques pédagogiques.

Le Bachelor Universitaire de Technologie d’Informatique : https://iutparis-seine.u-paris.fr/informatique/bachelor-universitaire-de-technologie-informatique/

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La fiche de poste est accessible ici : https://u-paris.fr/wp-content/uploads/2025/02/FichePoste_Etab0755976N_Offre250618.pdf

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Paris

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

Laboratoire/Entreprise : Toulouse School of Economics
Durée : CDD-CDI
Contact : edouard2.pauwels@ut-capitole.fr
Date limite de publication : 2025-05-16

Contexte :
Bonjour

La TSE ouvre un poste d’enseignant en Python et apprentissage automatique pour les titulaires d’un doctorat en mathématiques/informatique. Enseignements du L au M.

Il s’agit d’un CDD de 2+2 ans ouvrant sur CDI, avec une rémunération et une évolution de type MCF.

Voir annonce au lien suivant:

https://www.tse-fr.eu/sites/default/files/TSE/documents/doc/recrutement/annonce_ccip_2025.pdf

Date limite de postulation : 15 mai 2025

Pour tout renseignement écrire à jerome.bolte@tse-fr.eu, edouard.pauwels@tse-fr.eu

Bien cordialement
Jérôme Bolte

Sujet :
Poste d’enseignant en Python et apprentissage automatique pour les titulaires d’un doctorat en mathématiques/informatique.

Profil du candidat :
Il s’agit d’un CDD de 2+2 ans ouvrant sur CDI, avec une rémunération et une évolution de type MCF.

Voir annonce au lien suivant:

https://www.tse-fr.eu/sites/default/files/TSE/documents/doc/recrutement/annonce_ccip_2025.pdf

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Toulouse School of Economics, Université Toulouse Capitole. Toulouse.

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

Laboratoire/Entreprise : LIP6 – Sorbonne Université
Durée : indéterminée
Contact : bernd.amann@lip6.fr
Date limite de publication : 2025-05-31

Contexte :

Sujet :
Intitulé : MCF IA et approches hybrides pour le traitement et l’analyse de données complexes

Lieu : Sorbonne Université – UFR919 – Campus Pierre et Marie-Curie

Nature du concours :  MCF

Section CNU : 27

Filières de formation concernées : Licence et Master d’informatique

Laboratoires d’accueil : UMR 7606 – LIP6

Contact Recherche :

– LIP6 : Fabrice Kordon (Fabrice.Kordon@lip6.fr)

Contacts Enseignement :

– Licence d’informatique : Jean-Lou Desbarbieux, directeur (jean-lou.desbarbieux@lip6.fr)
– Master d’informatique : Olivier Fourmaux, directeur (olivier.fourmaux@sorbonne-universite.fr)

Profil du candidat :
Profil Recherche : Le profil de ce poste MCF permet de renforcer les thématiques de recherche sur l’utilisation des approches récentes en IA et leur adaptation pour le traitement et l’analyse de données et des connaissances au sein des trois équipes BD, LFI et MOCAH du LIP6:

– Gestion de données et IA, BD : http://www-bd.lip6.fr

– IA hybride, explicable, interprétable, LFI : https://lfi.lip6.fr/

– IA pour l’apprentissage de la programmation, MOCAH: https://www.lip6.fr/recherche/team.php?acronyme=MOCAH

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Sorbonne Université – UFR919 – Campus Pierre et Marie-Curie

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

Laboratoire/Entreprise : LIST3N
Durée : CDD 4 ans
Contact : recrutement-list3n@utt.fr
Date limite de publication : 2025-05-29

Contexte :

Sujet :
https://www.utt.fr/carrieres-emplois/poste-d-enseignant-chercheur-contractuel

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Université de Technologie de Troyes, 12 rue Marie Curie, Troyes

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

Laboratoire/Entreprise : ESPCI
Durée : 1 an
Contact : alexandre.allauzen@dauphine.psl.eu
Date limite de publication : 2025-05-30

Contexte :
L’École Supérieure de Physique et de Chimie Industrielles de la Ville
de Paris est à la fois une Grande École d’ingénieurs et un institut de
recherche (11 laboratoires) de réputation internationale jouissant
d’une forte culture d’excellence scientifique (6 Prix
Nobel). L’enseignement et la recherche se situent à la croisée du
savoir et du savoir-faire en physique,chimie et biologie.

Sujet :
L’ESPCI recrute pour la rentrée de Septembre 2025 un poste de maître
de conférences contractuel (contrat d’un an qui peut être renouvelé),
avec une mission en deux parties : enseigner devant élèves 135h
équivalent TD dans les formations de l’école et développer des travaux
de recherche en collaboration avec les équipes de recherche de l’ESPCI
Paris et PSL.

La date limite de candidature: 11/05/2025
Fiche de poste:
https://choisirleservicepublic.gouv.fr/offre-emploi/2025-1886438/
Pré-requis: Doctorat

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
10 rue Vauquelin 75005, Paris.

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

Laboratoire/Entreprise : CReSTIC, Université de Reims (https://crestic.univ
Durée : fonctionnaire
Contact : valeriu.vrabie@univ-reims.fr
Date limite de publication : 2025-05-31

Contexte :
Mots clés recherche : Aide à la décision, Machine Learning pour l’aide à la décision, Capteurs intelligents/Smart sensors, IA embarquée dans les capteurs

Mots clés enseignement : Robotique industrielle, robotique de service, automatismes

Sujet :
RECHERCHE :

Les activités de recherche s’inscriront dans les thématiques de recherche du CReSTIC et porteront sur l’instrumentation de capteurs, et l’intégration de approches d’apprentissage machine du capteur à la décision.
Il est attendu de renforcer les équipes et chercheurs travaillant dans les domaines scientifiques portés par le CReSTIC en s’inscrivant parmi les thèmes transversaux ; de prendre en charge des encadrements de thèses/stages ; de développer de nouvelles activités collaboratives par le biais de projets structurants académiques et/ou industriels (ANR, Cifre…) ; de participer aux diverses collaborations du laboratoire notamment à travers son axe transverse smart agriculture (INRAe, Exebio, Terasolis, Aérolab, RIBP, etc.).

Compétences recherchées :
a) Instrumentation, acquisition, traitement de données embarqués pour l’aide à la décision et le contrôle ;
b) Fusion d’informations hétérogènes, extraction et sélection de caractéristiques, adaptation des modèles et des algorithmes d’apprentissage, conception d’approches et méthodes permettant une intégration rapide et efficace d’algorithmes sur des architectures embarquées ;
c) Intégration dans des applications embarquées, dont la robotique et l’industrie 4.0.

Contacts :
Valeriu VRABIE, Responsable de l’équipe Traitement du Signal
Tél : 06.49.21.53.71
Email : valeriu.vrabie@univ-reims.fr
Bart Lamiroy, Directeur du CReSTIC
Tél : 06.02.14.69.73
Email : crestic.direction@univ-reims.fr

ENSEIGNEMENT :

Le candidat devra posséder une expérience en robotique industrielle, de service, open-source et/ou embarquée que ce soit en termes de modélisation, simulation, dimensionnement, commande, intégration ou programmation. Dans ces domaines, il devra s’investir pour le développement d’enseignements et de formations axées thématiquement sur l’industrie du futur en vue d’accroître le caractère innovant et l’attractivité des formations du département.
Au-delà de cette thématique, il devra également dispenser des enseignements périphériques à la robotique, principalement en automatismes, et dans une moindre mesure en automatique, informatique industrielle, ou encore capteurs et instrumentation.
Il interviendra dans les formations du département EEA et autres formations de l’EiSINe présentes sur le site de Reims (environ 300 étudiants) pour y enseigner sous forme de cours, TD, TP et projets :
– Licence SPI parcours EEEA ;
– Cycle préparatoire intégré à coloration EEEA ;
– Master EEEA parcours Automatique et robotique de service ;
– Filières ingénieurs :
*Spécialité Automatique et Informatique Industrielle (UTT/URCA) ;
*Spécialité Automatique et Génie Électrique ;
*Spécialité Mécanique et Génie Industriel ;
– Licence Pro Métiers de l’Électricité et de l’Énergie, parcours Chargé de projet en électricité ;

Il devra également contribuer à la vie du département EEA : Opérations de promotion des filières, commissions, responsabilités de matières, visites de stagiaires et d’apprentis.

Compétences requises :
– aptitude au travail en équipe et à la communication ;
– capacité à développer des supports pédagogiques (montage de séries de TP notamment) et concevoir ou intégrer des maquettes innovantes ;
– prise de responsabilité d’équipements et salles de TP ;
– dynamisme et volonté de s’investir dans les formations ;
– capacité à répondre aux appels à projets pédagogiques (AMI, PACTE …) ;
– accompagnement des challenges robotiques ou d’ingénierie des systèmes : Olympiades FANUC, coupe de France de robotique, Robafis… ;
– capacité à enseigner en anglais.

Contact :
Maxime COLAS – Directeur adjoint EiSINe, Président du département EEA
Tél : 06.20.62.43.70
Email : maxime.colas@univ-reims.fr

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Recherche : Laboratoire CreSTIC – Campus Moulin de la Housse – Reims
Enseignement : Département EEA de l’EiSINe – site de Reims – Campus Moulin de la Housse

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

Laboratoire/Entreprise : Ecole d’Ingénieurs Jules Verne, Laboratoire des T
Durée : MCF
Contact : nadia.hamani@u-picardie.fr
Date limite de publication : 2025-05-31

Contexte :

Sujet :
Cher(e)s tou(te)s,

Un poste de Maître de Conférences en 61ème section est ouvert au concours à l’EiJV (Ecole d’Ingénieurs Jules Verne) sur le profil “Logistique et Supply Chain, transformation digitale”. (cf. fiche jointe).

Les candidats intéressés sont invités à se faire connaître,

Pour tout renseignement sur le poste, merci de bien vouloir nous contacter :

A : nadia.hamani@u-picardie.fr, Prof. Nadia Hamani, Responsable de la spécialité Logistique
Cc : gilles.dequen@u-picardie.fr, Prof. Gilles Dequen, Directeur de l’EiJV

Merci pour la publicité que vous pourriez accorder à cette annonce.

Bien cordialement,

Nadia Hamani et Gilles Dequen

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Ecole d’Ingénieurs Jules Verne, Saint Quentin

Document attaché : 202503171414_MCF 61 EiJV _2025.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : FEMTO ST
Durée : 2 ans
Contact : noura.dridi@ens2m.fr
Date limite de publication : 2025-05-31

Contexte :

Sujet :
Call for application:
Funding:
Project to submit to Bourgogne Franche Comté Region’s ATRACT program in France, before 02/06.
Post doc position for two years.
Contact:
Noura Dridi, noura.dridi@ens2m.fr
Stephane Chretien, stephane.chretien@univ-lyon2.fr
Subject:
In high-stakes fields like healthcare, criminal justice, and finance, reliable decision-making requires not only accurate predictions but also trustworthy uncertainty quantification. Conformal prediction provides valid, model-agnostic prediction sets. However, the impact of these prediction sets on human decision-making quality and trust remains to be explored, particularly in challenging scenarios such as class imbalance, limited data, or distributional shifts.
Mixed effects models (MEMs) offer a powerful way to capture both fixed and random effects, making them ideal for modeling hierarchical structures and real-world variability.
Mixed effects models and uncertainty quantification (UQ) are closely linked, especially in real-world settings where variability arises at multiple hierarchical levels (e.g., individuals, institutions, repeated measurements). They provide a principled framework for modeling structured uncertainty, which is essential for making informed, trustworthy decisions.
By combining MEMs with conformal inference, the project aims to both improve decision quality and trust, and enable more robust, uncertainty-aware decision support across levels of variation.

Profil du candidat :
Admission Requirements:
-Theses defended or to be defended before October outside Bourgogne Franche Comté Region.
-Statistics.
-Machine learning.
-Programming.

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Besançon, France

Document attaché : 202505190652_project.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : Brain-C Lab, NeuroSU, Institute of Biology Paris-S
Durée : 11 months
Contact : lucile.megret@sorbonne-universite.fr
Date limite de publication : 2025-05-31

Contexte :

Sujet :
A 11 months position is immediately available in the Brain-C Lab in Paris for a bioinformatician at the Study Engineer (IE) level (post-master position). The selected candidate will work with a team of mathematicians, bioinformaticians, and neurobiologists on modeling time- and cell-resolved omics data to built computational models of molecular pathogenesis in neurodegenerative diseases such as amyotrophic lateral sclerosis (ALS), integrate data from other diseases such as Huntington’s disease (HD) and disseminate data via online platforms. The selected candidate will use BioGemix, our post-omics machine learning platform and related databases. This position is a unique opportunity to further develop expertise and skills in a multidisciplinary team and network of direct collaborators that cover systems modeling, database development, and cellular neurobiology for breakthrough in neurodegenerative disease research.

Application: Interested candidates should apply immediately by sending a letter of motivation, a full CV, and the names and emails of two-three references to christian.neri@inserm.fr and lucile.megret@sorbonne-universite.fr

Profil du candidat :
The candidates should hold a Master in Biofinformatic or a Master in Informatics and they should have no more than 3-4 years of post-master experience. The position is full time, on site, and candidates should have strong collaborative skills and commitment to team work along with strong ability to work independently in addition to strong interest for research.

Formation et compétences requises :
• Experience working with NGS data and performing respective bioinformatic pipelines in order to process sequencing data.
• Programming autonomy on at least one of the following languages: python, R, C / C ++.
• Good knowledge of basic web technologies: PHP, MySQL, JavaScript, jQuery.
• Fluency on Ubuntu.
• Hands-on experience with in house server maintenance (Backup, shared space, and webserver).
• Scientific English essential

• Skills in data visualization will be a plus.
• Basic knowledge in statistics and machine learning are desirable but not mandatory.

Adresse d’emploi :
7 Quai Saint-Bernard, 75005 Paris

Document attaché : 202503241018_Annonce_bioinfo_IE.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : IUT de Montreuil, Laboratoire LIASD, équipe EID
Durée : CDI
Contact : a.bossard@iut.univ-paris8.fr
Date limite de publication : 2025-04-22

Contexte :
L’équipe “Espaces Intelligents de Données” basée à l’IUT de Montreuil est rattaché au Laboratoire d’Intelligence Artificielle et Sémantique des Données (LIASD) de l’Université Paris 8.
Voir les thèmes développés par EID à https://www.iut.univ-paris8.fr/Recherche/Informatique/axes_recherche1

Sujet :
Profil MCF en informatique

Profil du candidat :
1) enseignement
La personne recrutée interviendra au département Informatique de l’IUT de Montreuil qui comporte plusieurs
formations à savoir le Bachelor Universitaire de Technologies (BUT) en Informatique concernant les parcours
« Administration, Gestion et exploitation des données » et « Réalisation d’applications : conception,
développement, validation » (voir le site de l’IUT pour plus d’information sur les objectifs et les contenus de
cette formation). Les cours s’adressent à un public de futurs professionnels de l’informatique et de la gestion
de données massives. Les enseignements confiés au candidat concerneront principalement le BUT Informatique
(programme national disponible sur le site de l’IUT). Le candidat.e interviendra prioritairement dans les
ressources et les situations d’apprentissage et d’évaluation liées à aux bases de données (relationnelles, NoSQL,
etc.), à la conception et au développement de systèmes d’information, à la gestion et la conduite agile de
projets, etc. Ces enseignements pourront évoluer en fonction des versions successives du BUT Informatique,
etc.
Le candidat.e prendra part aux activités pédagogiques du département : encadrement de projets, tutorat
d’apprentis et/ou de stagiaires, participation aux Conseils de département et réunions pédagogiques,
responsabilités administratives.
2) recherche
La personne recrutée sera partie prenante du développement des thématiques de recherche de l’axe « Espaces
Intelligente de Données » au sein de l’équipe du Laboratoire d’Informatique Avancée de Saint Denis (LIASD)
située à l’IUT de Montreuil dont la représentation et la gestion de données massives, le web sémantique, le
traitement linguistique.
Elle sera amenée à prendre rapidement en charges des encadrements de thèses/stages et à développer de
nouvelles activités collaboratives par des projets académiques et/ou industriels (ANR, CIFRE, etc.).

Formation et compétences requises :
Enseignement : Modélisation de BD, gestion de BD, NoSQL, Système d’information, développement.

Research: Data Semantic, inconsistency, multimodal graphs, LOD.

Adresse d’emploi :
IUT de Montreuil
Département Informatique
140 rue de la Nouvelle France
93100 Montreuil

Document attaché : 202503041518_posteMCF1123_IUTMontreuil_INFORMATIQUE.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : Mines Saint-Etienne
Durée : CDI
Contact : leriche@emse.fr
Date limite de publication : 2025-04-22

Contexte :
Ce recrutement vise à renforcer les compétences de Mines Saint-Etienne dans le domaine de la science des données, de l’apprentissage statistique ou de l’optimisation.
Un positionnement des travaux de recherche au sein de l’Institut Fayol des Mines Saint-Etienne sera apprécié.

Sujet :
Sur l’aspect formation : Concevoir et animer des enseignements novateurs dans les domaines des probabilités et statistiques, de la science des données et des mathématiques appliquées, adaptés aux défis contemporains, pour former des ingénieurs au sein des cursus du cycle Ingénieur Civil des Mines et en formation continue. Les enseignements pourront également concerner d’autres domaines, comme l’optimisation, la recherche opérationnelle, les statistiques industrielles, les méthodes de prévision, l’apprentissage statistique, les jumeaux numériques ou l’analyse multicritère.

Sur l’aspect recherche : Mener des travaux originaux et à fort impact dans le domaine de la science des données, de l’apprentissage automatique ou de l’optimisation, valorisés par des publications scientifiques reconnues. Les compétences attendues visent à renforcer les activités de recherche existantes, comme par exemple les travaux en sciences de données et apprentissage à partir de données complexes (données hétérogènes, séries temporelles, données imprécises ou incertaines, …), ceux en optimisation sous incertitude et notamment stochastique ou dynamique, ou ceux sur le développement de jumeaux numériques interopérables et adaptés aux usages (diagnostic, optimisation de la performance, impact environnemental, …).

Plus de détails : https://institutminestelecom.recruitee.com/o/enseignante-chercheure-maitre-de-conferences-cdi-specialite-science-des-donnees-apprentissage-statistique-ou-optimisation-2

Profil du candidat :
ous êtes titulaire d’un doctorat (ou PhD) en informatique, mathématiques appliquées ou génie industriel (sections CNU n°27, n°26, n°61) ou équivalent.

Formation et compétences requises :
• Des compétences scientifiques en Science des données, Apprentissage ou Optimisation.
• Une expérience confirmée en enseignement (second ou troisième cycle).
• Une expertise avérée en publication scientifique et valorisation de la recherche.
• Une maîtrise de l’anglais (niveau C1) et idéalement, une expérience internationale

Adresse d’emploi :
Institut Fayol aux Mines de Saint-Etienne

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Laboratoire/Entreprise : LRE – Laboratoire de Recherche de l’EPITA
Durée : CDI
Contact : pierre.parrend@unistra.fr
Date limite de publication : 2025-04-22

Contexte :

Sujet :
Chèr·es collègues,

Désolé pour d’éventuelles réceptions multiples.

L’EPITA ouvre plusieurs postes d’enseignant·es-chercheur·es en
informatique au Laboratoire de Recherche de l’EPITA (LRE) pour le
début de l’année scolaire 2025-2026.

Nous recrutons pour venir consolider les cinq équipes du LRE :

– Automates et applications,
pour les sites de Paris et Toulouse ;
– Intelligence artificielle,
pour le site de Paris ;
– Méthodes numériques en SHS,
pour le site de Paris ;
– Sécurité et systèmes,
pour les sites de Paris, Rennes et Toulouse ;
– Traitement d’images et reconnaissance des formes,
pour le site de Paris.

Le LRE, https://www.lre.epita.fr, est rattaché à l’école doctorale
“EDITE de Paris” (Sorbonne Université). Il a été évalué par le
Hcéres en 2017-2018, et est actuellement en cours d’évaluation
(vague 2024-2025).

Les liens vers les fiches de poste qui donnent plus d’amples détails
sur les postes et les modalités de candidature sont accessibles à
partir de :

–> https://tinyurl.com/PostesEpita2025

La date limite de candidature est le 22 avril 2025.

Bien cordialement,

Thierry Géraud, Directeur de la recherche
Bashar Dudin, Directeur des formations

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Site de Paris: 14-16 Rue Voltaire, 94270 Le Kremlin-Bicêtre
Site de Rennes: 3679 Bd des Alliés, 35510 Cesson-Sévigné
Site de Toulouse: 81 Av. de Grande Bretagne, 31300 Toulouse

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

Laboratoire/Entreprise : LIFAT
Durée : indéterminée
Contact : nicolas.monmarche@univ-tours.fr
Date limite de publication : 2025-04-22

Contexte :

Sujet :
Poste de PR27 à pourvoir, session synchronisée
Le recrutement se fera dans l’équipe RFAI du LIFAT pour la recherche et à l’école d’ingénieur Polytech Tours pour la partie enseignement.
cf. https://lifat.univ-tours.fr/lifat-english-version/positions

Profil du candidat :
Reconnaissance de formes, Machine Learning et Graph
Pour le traitement d’images/vidéo et/ou series temporelles
Domaines d’application privilégiés : santé et handicap, environnement

Enseignements : informatique au sens large (systèmes et réseaux, programmation, BDD, IA…)

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
64 avenue Jean Portalis
37200 TOURS

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

Laboratoire/Entreprise : Univ. Bordeaux / LaBRI
Durée : 6 mois ou un an
Contact : bruno.pinaud@labri.fr
Date limite de publication : 2025-04-24

Contexte :

Sujet :
L’Université de Bordeaux et l’IUT de Bordeaux recrutent :

* *3* postes ATER 27 (Informatique) temps plein sur 1 an pour une

affectation :

o Enseignement à l’*IUT, Département Informatique* (Informatique,

Mathématiques et Pédagogie)

o Recherche au LaBRI (intégration dans une des équipes du

laboratoire)

o Lien fiche profils :

https://www.galaxie.enseignementsup-recherche.gouv.fr/ensup/ATERListesOffresPubliees/0333357V/FOPC_62397.pdf

* *16-18* postes ATER 27 (Informatique) temps plein sur 6 mois pour

une affectation :

o Enseignement à l’*UF Informatique* (pas de spécialité en

informatique prioritaire)

o Recherche au LaBRI (intégration dans une des équipes du

laboratoire)

o Les candidatures pour un poste temps plein sur 1 an (regroupant

deux sur 6 mois) seront particulièrement appréciées

o Lien fiche profil :

https://www.galaxie.enseignementsup-recherche.gouv.fr/ensup/ATERListesOffresPubliees/0333298F/FOPC_62348.pdf

Calendrier

* Ouverture de la campagne : 27 mars 2025

* Clôture de la campagne : *24 avril 2025 à 16h*

* Classement validé par le CAC de l’université : 17 juin 2025

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Plus d’informations sur les procédures de candidature sur

* le site de l’Université :

https://www.u-bordeaux.fr/universite/travailler-a-l-universite/personnels-enseignants-enseignants-chercheurs-et-chercheurs/enseignants-et-enseignants-chercheurs-contractuels/campagne-de-recrutement-ater-2022-2023

* et celui de l’IUT :

https://www.iut.u-bordeaux.fr/rejoindre-iut/offres-emploi/ater/

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

Laboratoire/Entreprise : ISAE-SUPAERO
Durée : CDI
Contact : emmanuel.rachelson@isae-supaero.fr
Date limite de publication : 2025-04-30

Contexte :
L’Institut Supérieur de l’Aéronautique et de l’Espace (ISAE-SUPAERO) est une institution de référence internationale pour la formation supérieure et la recherche dans le domaine aéronautique et spatial. Elle développe des formations pluridisciplinaires de haut niveau scientifique et pilote une recherche active être connue sur un très large spectre de domaines qui va au-delà de l’aéronautique et de l’espace, comme l’énergétique et les systèmes autonomes. Ces activités de formation et de recherche, pour lesquelles l’Institut est un acteur incontournable par sa double action de formation des futures générations d’ingénieurs et de recherche innovante autour de solutions en rupture technologique, accompagnent la transition énergétique,intègrent les objectifs du développement durable, participent à la réduction de l’empreinte environnementale du transport et contribuent ainsi à la mutation du secteur aéronautique.

Au niveau international, l’Institut est membre de T.I.M.E et PEGASUS et coopère avec les meilleures universités européennes (Cranfield, TU Delft, KTH Stockholm, ETSIA Madrid, TU Munich, Rome, Milan, Turin, …), nord-américaines (MIT, Caltech, Stanford, Berkeley, Georgia Tech…), d’Amérique Latine et d’Asie. La communauté académique de l’ISAE-SUPAERO comprend 142 enseignants, enseignants-chercheurs et chercheurs, plus de1800 intervenants issus du monde académique et de l’industrie et près de 1900 étudiants. Chaque année, près de 40 % des diplômés de l’Institut sont des étudiants internationaux et le réseau des anciens comprend plus de17000 anciens diplômés.

L’activité scientifique de la direction de la recherche et des ressources pédagogiques est organisée selon six départements dont le Département d’Ingénierie des Systèmes Complexes (DISC) qui développe des compétences en mathématiques et informatique pour l’ingénierie aérospatiale. En enseignement comme en recherche, le DISC s’intéresse aux modèles, méthodes et outils nécessaires pour maîtriser le comportement et les performances de systèmes complexes. Le DISC développe des recherches méthodologiques dans ce domaine, ainsi que des applications en collaboration avec les autres départements et des partenaires académiques ou industriels.

Dans ce contexte, l’ISAE-SUPAERO recrute un enseignant-chercheur en intelligence artificielle et apprentissage automatique dont les missions et le profil sont décrits ci-dessous.

Sujet :
Missions en matière d’enseignement

La ou le titulaire du poste intervient en enseignement au profit de l’ensemble des formations de l’Institut :formations ingénieur, masters, mastères spécialisés, formation continue, formation par apprentissage. Elle ou il est amené.e à prendre des responsabilités à hauteur de ses compétences, de son expérience et de sa qualification au sein de ces formations. Elle ou il participe à la réflexion globale et transverse sur les formations déployées.

Sa mission comporte notamment les éléments suivants :

– Concevoir, développer et dispenser des enseignements dans les domaines relatifs à l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique. En particulier, dans ces disciplines, elle ou il contribuera aux enseignements 1) en réseaux de neurones, en incluant les architectures récentes de l’IA dite générative (transformers, LLMs, modèles de diffusion, etc.) ; 2) en optimisation pour l’apprentissage automatique ; et3) en architectures de calcul pour l’apprentissage automatique.

– Prendre la responsabilité de modules de cours dans ces mêmes disciplines. Animer des équipes pédagogiques et un réseau d’intervenants sur ces thématiques et pour ces modules. Entretenir un réseau de praticiens (industriels notamment) et de chercheurs susceptibles de participer aux enseignements et de proposer des projets.

– Participer à l’animation de formations existantes orientées vers les données, l’intelligence artificielle,l’apprentissage automatique et leurs applications, telle que la filière Sciences de la Décision de la Formation Ingénieur généraliste mais aussi d’autres formations de l’Institut sur ces thématiques.

– Assurer une veille stratégique sur l’évolution de ces thèmes scientifiques et de leurs applications. Faire évoluer en conséquence les profils cibles des formations de l’ISAE-SUPAERO.

– Encadrer et suivre des projets d’étudiants à différents stades de leur formation (projets de recherche, stages de fin d’étude, stages de césure, etc.), réalisés au sein des laboratoires de l’Institut ou en externe, dans le cadre de partenariats de recherche ou en entreprise.

– Contribuer à la promotion des formations de l’ISAE-SUPAERO en France et à l’étranger auprès de tous publics (étudiants, recruteurs, grand public, décideurs, etc.).

Missions en matière de recherche

L’enseignant.e-chercheur.e mène une activité de recherche méthodologique et algorithmique en intelligence artificielle et apprentissage automatique au sein de l’équipe Apprentissage, Décision, Optimisation (ADO) du DISC. Ses domaines de recherche sont ouverts et lui permettent d’aborder des thématiques applicatives diverses, en ligne avec les activités de l’ISAE-SUPAERO (aéronautique et espace, mais également génie industriel, robotique, ou environnement par exemple).

Sa mission se décline de la façon suivante :

– Contribuer, sur son périmètre scientifique, aux activités de recherche en intelligence artificielle de l’équipe ADO, en formulant un projet de recherche solide, à la fois original et s’intégrant harmonieusement dans l’activité existante, par exemple en apprentissage automatique, décision séquentielle, vision par ordinateur,optimisation. Établir des collaborations scientifiques au sein de l’équipe.

– Interagir, sur ses domaines de compétence, avec les quatre autres équipes de recherche du DISC, ainsi qu’avec les équipes des autres départements de l’ISAE-SUPAERO. Établir des liens de coopération au sein du département et de l’Institut.

– Contribuer au rayonnement scientifique de l’ISAE-SUPAERO par la publication dans des revues scientifiques, la participation à des conférences et l’organisation de manifestations scientifiques. Participer à l’activité des sociétés savantes appropriées, aux pôles de compétitivité et plus généralement à l’écosystème de recherche local, national et international dans ses thématiques de recherche en intelligence artificielle et apprentissage automatique.

– Participer à l’animation et aux projets scientifiques du département et de l’ISAE-SUPAERO en établissant des collaborations et des actions thématiques pertinentes, en effectuant une veille scientifique sur son domaine de recherche et en assurant la pertinence du projet scientifique de l’ISAE-SUPAERO en regard de ce domaine.

– Encadrer stagiaires et doctorants.

– Participer au développement des outils scientifiques de l’ISAE-SUPAERO dans le cadre de son périmètre de recherche, de projets structurants ou transverses.

– Contribuer au développement des ressources propres de l’Institut, sous forme de partenariats académiques et industriels, de valorisation et de financements de l’activité de recherche. Participer à l’élaboration et à la conduite de projets de recherche locaux, régionaux, nationaux et internationaux, en partenariat avec le milieu académique, l’industrie et les interlocuteurs stratégiques de l’ISAE-SUPAERO.

Profil du candidat :
Profil

La ou le candidat.e est titulaire d’un doctorat en intelligence artificielle ou discipline connexe pertinente pour le poste. Elle ou il démontre des compétences disciplinaires, applicatives et pédagogiques indispensables pour répondre au besoin de formation décrit dans les missions d’enseignement ainsi qu’une forte motivation pour s’investir dans un projet d’enseignement ambitieux. Elle ou il développe un projet de recherche de premier plan dans le cadre décrit par les missions de recherche.

Les candidat.e.s sont fortement encouragé.e.s à prendre contact avec les équipes du DISC afin d’affiner leur projet et de préciser les thématiques et les projets d’intérêt.

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
ISAE-SUPAERO
10 avenue Marc Pelegrin
31055 Toulouse

Document attaché : 202503111320_REF 1040_DRRP_DISC – EC IA et apprentissage.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : Centre de Génie Industriel / IMT Mines Albi
Durée : CDI
Contact : matthieu.lauras@mines-albi.fr
Date limite de publication : 2025-04-30

Contexte :
École du ministère en charge de l’industrie, IMT Mines Albi est une école de l’Institut Mines-Télécom (IMT), 1er groupe d’écoles d’ingénieurs et de management de France. À l’avant-garde des enjeux industriels et académiques sur la scène internationale, elle agit comme un moteur scientifique et économique territorial en combinant ses 4 missions – former des ingénieurs en intégrant la dynamique du développement durable, faire de la recherche scientifique, contribuer au développement économique et diffuser la culture des sciences, des techniques et de l’innovation – en un cercle vertueux et porteur d’innovation.
Site Internet de l’IMT : https://www.imt.fr/
Son positionnement en matière de formation et de recherche place IMT Mines Albi comme une école de référence sur trois des quatre thématiques de l’IMT, à savoir l’industrie du futur responsable, l’énergie, économie circulaire et société ainsi que l’ingénierie, santé et bien-être. IMT Mines Albi s’est dotée en 2023 et pour une période quinquennale, d’un plan stratégique décliné en 7 grandes actions, répondant aux orientations stratégiques du groupe IMT à laquelle elle appartient.
IMT Mines Albi représente : environ 1000 élèves-ingénieurs et chercheurs en formation, 360 personnels, un budget consolidé de 32 M€, 3 centres de formation et de recherche : Institut Clément Ader Albi (ICA-A), RAPSODEE et Centre Génie industriel (CGI).
Site Internet d’IMT Mines Albi : https://www.imt-mines-albi.fr/
IMT Mines Albi, au travers du CGI, développe des recherches à la frontière entre l’Intelligence Artificielle et le Génie Industriel, en collaboration avec des partenaires publics et industriels nationaux et internationaux. IMT Mines Albi fait partie de l’Institut Carnot MINES.

Sujet :
Ce poste, ouvert au sein d’IMT Mines Albi, est rattaché au Centre Génie Industriel (CGI) qui compte à ce jour environ 70 personnes. Le centre s’intéresse à l’accompagnement de la transition des écosystèmes en permettant de prendre des décisions responsables et durables, dans des environnements instables ou perturbés. Ceci est mis en pratique par la représentation, la modélisation et l’analyse des données de ces organisations afin de formaliser de la connaissance conduisant à la prise de décision dans des contextes hétérogènes, collaboratifs, incertains et/ou perturbés. Il est structuré selon des axes de recherche appliquée et des programmes scientifiques :
Les axes de recherche appliquée sont :
· Axe FLOWS : Flexible Logistics and Operations for sustainable WorldS ;
· Axe DiSCS : Digital Systems for Crisis management and Security ;
· Axe TRACE : Territorial Resilience, Agility, and Circular Economy ;
· Axe WHOPS : Well-being and Health through Organizational Processes and Services.
Les deux programmes scientifiques au cœur de ces axes de recherche appliquée sont :
· HOPOPOP : Hybridization for Operations & Planning, Organizations & Performance, Optimization & Problem-solving ;
· AIMED : Automated Information Modeling and Extraction for Decision-makers.

Profil du candidat :
Le ou la Maître(sse) de Conférence (MCF) recruté(e) aura pour mission de renforcer l’expertise du CGI en matière d’Informatique et plus particulièrement d’Intelligence Artificielle (IA) et Génie Logiciel appliqués au Génie Industriel. Il/elle aura à renforcer l’équipe d’Enseignants-Chercheurs du Centre sur les activités de formation et de recherche. Le ou la titulaire sera placé(e) sous l’autorité hiérarchique du directeur du CGI.
De manière générale, le/la MCF recruté(e) aura à participer au projet pédagogique de l’école, aux missions de formation, aux activités de recherche et de transfert de technologies, aux montages et suivis d’activités contractuelles et à des collaborations nationales et internationales. Il/elle sera une force vive pour leur développement et sera appelé(e) à exercer des responsabilités administratives et d’encadrement.
Pour ce qui est du rôle d’Enseignant-Chercheur, le/la titulaire aura à contribuer aux formations proposées par IMT Mines Albi, en participant notamment aux enseignements en Systèmes d’Information, Informatique et IA du tronc commun de la formation d’ingénieurs et de l’option Ingénierie de la Donnée et à l’encadrement d’élèves. Il/elle aura également à intégrer la dimension recherche de l’équipe du CGI en devenant une force vive de la composante numérique du centre, en venant notamment renforcer l’expertise de l’équipe en Génie Logiciel, en IA et/ou en technologies immersives. Il/elle devra être capable de monter et encadrer des projets de recherche (amont ou appliquée) en lien avec ces composantes scientifiques et techniques. La personne recrutée devra également participer à la forte dynamique de développement du CGI, notamment en matière de recherche contractuelle et subventionnée.
À moyen terme, le/la titulaire pourra être amené(e) à assumer la responsabilité du parcours « Systèmes d’Information » de l’Option « Ingénierie de la Donnée » du cycle de formation ingénieurs, voire la responsabilité de l’Option elle-même.

Formation et compétences requises :
La/le candidat(e) devra être titulaire d’un diplôme de doctorat. Son domaine d’expertise se situe de préférence en Informatique et plus particulièrement en IA (section CNU 27), avec si possible une expertise reconnue sur l’un des principaux domaines d’application du CGI.
La/le candidat(e) devra justifier de manière non exclusive :
· d’une expertise technique et scientifique forte en sciences de l’Informatique, et/ou en Sciences des Données, et/ou en Intelligence Artificielle et/ou en Génie Logiciel. Une compétence en lien avec les technologies immersives (VR / AR) serait un plus ;
· d’un savoir-faire démontré en matière d’enseignement dans les disciplines de l’Informatique et/ou de l’Intelligence Artificielle ;
· D’une expérience en termes de pilotage et de participations à des projets contractuels directs (CIFRE, Laboratoires Communs, Chaires, etc.) ou à des projets collaboratifs subventionnés (ANR, Europe, ADEME, Région, etc.) ;
· d’une production scientifique cohérente avec les standards du métier ainsi que d’une expérience de l’encadrement et de la formation doctorale.

Adresse d’emploi :
https://institutminestelecom.recruitee.com/o/maitre-ou-maitresse-de-conferences-en-informatique-et-intelligence-artificielle-cdi

Document attaché : 202503171012_Appel à candidature – MA CGI – 20250305.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : Université de Strasbourg
Durée : 1 an renouvelable 1
Contact : dbernhard@unistra.fr
Date limite de publication : 2025-04-30

Contexte :

Sujet :
La Faculté des Langues de l’Université de Strasbourg recrute un·e maître·sse de conférences contractuel·le en “Traitement automatique des langues et Humanités numériques” pour une prise de poste au 01/09/2025. La date limite de candidature est le 15/04/2025 à 16h.

Pour la description du poste, voir : https://www.unistra.fr/universite/travailler-a-luniversite/personnels-enseignants/enseignants-contractuels/enseignant-chercheur-contractuel

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Strasbourg

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : BigData4Astro/– — –

Laboratoire/Entreprise : INRIA / CRAL
Durée : 12+12 months
Contact : olivier.flasseur@univ-lyon1.fr
Date limite de publication : 2025-04-30

Contexte :
The observation of the close environment of stars can reveal the presence of exoplanets and circumstellar disks, providing crucial information for a better understanding of planetary system formation, evolution, and diversity. Given the very small angular separation with respect to the host star and the huge contrast between the (bright) star and the (faint) exoplanets and disks, reconstructing images of the immediate vicinity of a star is extremely challenging. In addition to the use of extreme adaptive optics and a coronagraph, dedicated post-processing methods combining images recorded with the pupil tracking mode of the telescope are needed to efficiently suppress the nuisance component (speckles and noise) corrupting the signals of interest [1].
In recent works, we have introduced innovative post-processing methods that combine statistical modeling of the nuisance component with deep learning [2,3,4]. These models achieve state-of-the-art performance, surpassing traditional inverse-problem approaches in detecting point-like sources such as exoplanets. Simultaneously, new algorithms have been proposed to reconstruct the spatio-spectral flux distribution of circumstellar environments — composed of gas and dust forming disk structures where exoplanets form through material accretion. These reconstruction methods jointly estimate the objects of interest and the nuisance statistics using an inverse problem approach [5,6]. Although these methods demonstrate impressive reconstruction quality, there is still room for improvement, particularly near the star where disk components are most affected by starlight contamination. In addition, for both tasks (detection and reconstruction), current algorithms ignore the temporal and spatial variability of the off-axis point-spread function (PSF), affecting exoplanet detection sensitivity, astro-photometric accuracy, and the spatial resolution of the disk reconstructions.
In this context, data science developments are decisive to improve the fidelity of circumstellar disk reconstruction, especially for fine and faint structures at short angular separations. These advances will also support future instruments by allowing the design of algorithms addressing scientific challenges outlined in the Extremely Large Telescope (ELT) roadmap, using realistic simulations of astrophysical scenes.

Sujet :
Research objectives: This postdoctoral project will build on recent advancements by our research team in modeling the nuisance component that corrupts high-contrast total intensity observations. The focus will be on reconstructing circumstellar disks and modeling the signal degradation caused by the measurement process. The key research objectives include:
– Integrating deep models of the nuisance component into algorithms dedicated to circumstellar disk reconstruction in total intensity, potentially inspired from deep models we have developed for exoplanet detection.
– Incorporating prior information about typical flux distributions in circumstellar environments observed in total intensity. This will involve using dedicated simulators and combining this information with advanced nuisance models in the reconstruction algorithms.
– Addressing the spatio-temporal variability of the off-axis PSF. Two open research directions could be explored:
*Exploiting metadata, such as adaptive optics telemetry, to track instrumental response variations due to changing observing conditions.
*Investigating data-driven approaches to model this variability directly from the science data.
Whenever possible, raw sensor data will be considered rather than pre-processed data to better quantify signal degradation from both the measurement and processing stages, and to model and propagate uncertainties end-to-end. This process will involve calibrating and assembling raw data using inverse-problem methods developed in the DDISK ANR project (PI: Maud Langlois). While complementary, the priorities of these research objectives can be adjusted based on the applicant’s expertise.

Data and Instruments: The project will focus on developing new processing algorithms using total intensity observations (imaging and spectroscopy, i.e., spatio-temporal-spectral data) from the SPHERE instrument, currently operating on the Very Large Telescope. Once a proof of concept is established, simulations for HARMONI, one of the first-light instruments of the upcoming ELT, may be considered. The algorithms will then be adapted to account for HARMONI’s specific features, particularly its higher spectral resolution.

Profil du candidat :
Collaboration and Location: The postdoc will be part of a multidisciplinary collaboration. She/he will collaborate with Jean Ponce (ENS-PSL, Paris), Julien Mairal (INRIA, Grenoble) and Olivier Flasseur (CRAL, Lyon). Additional collaborations would involve experts in observational astrophysics, including Maud Langlois (CRAL, Lyon) and Anne-Marie Lagrange (LESIA, Paris). The postdoc will also collaborate with a third-year PhD student at INRIA. The postdoc will be based primarily at INRIA, with regular visits at CRAL.

Duration: The initial appointment is for one year, with a possible one-year extension (with other sources of fundings).

Desired Skills and Expertise: The candidate should hold a PhD in signal and image processing, applied mathematics, machine learning, computer vision and related fields. A strong interest in physics, pluri-disciplinary research and scientific applications is a plus.

Deliverables: The developed algorithms will be disseminated in peer-reviewed journals and relevant conferences in the fields of astronomy and computer science. The associated code will be made public in the time-line of the position.

Contacts and Application Process: Applicants should send the following documents to Jean Ponce (jean.ponce@ens.fr), Julien Mairal (julien.mairal@inria.fr), and Olivier Flasseur (olivier.flasseur@univ-lyon1.fr): a CV outlining qualifications and previous experiences, a cover letter detailing research interests, a list of publications, and a list of up to three referees ready to write a recommendation. Requests for additional information on the position can be sent directly by email, and a video-conference could be arranged. Applications will continue to be reviewed until the position is filled.
This position falls within a sector subject to the protection of scientific and technical potential (PPST) and therefore, in accordance with regulations, the applicant’s arrival must be authorized by the competent authority of the Ministry of Higher Education and Research (MESR).

Formation et compétences requises :
Desired Skills and Expertise: The candidate should hold a PhD in signal and image processing, applied mathematics, machine learning, computer vision and related fields. A strong interest in physics, pluri-disciplinary research and scientific applications is a plus.

Adresse d’emploi :
INRIA (Paris or Grenoble), close collaborations with CRAL (Lyon)

Document attaché : 202410281051_Sujet PostDoc PEPR.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : INSA Centre Val de Loire
Durée : 24
Contact : cedric.eichler@insa-cvl.fr
Date limite de publication : 2025-04-30

Contexte :
INSA Centre Val de Loire is offering an opportunity for either a Postdoctoral Researcher or Engineer to join the Petscraft project-team joint with Inria Saclay. We welcome applications from candidates with
diverse profiles and backgrounds, as we believe that both types of expertise can bring valuable contributions to our project. The specific responsibilities, objectives, and scope of the position will be tailored to
the selected candidate’s qualifications, skills, and experience. We are looking for the successful candidate
to start as soon as possible, but we are flexible with the start date to accommodate the right individual’s
availability.

This position is part of the project ”Making PostgreSQL Deferentially Private for Transparent AI” funded by the french national research agency ANR. The project involves several French research teams working on data protection, from Inria, universities and engineering schools, as well as Dalibo, company expert in PostgreSQL and developing PostgreSQL Anonymizer. The general objective
of the project is to propose, implement within PostgreSQL and evaluate a privacy preserving approach for interpreting SQL queries in the sense of differential privacy (DP). These queries will range from the
Select-Project-Join-Aggregation (SPJA) form to the export of releases (DUMP) of a part of the database in order to be able to work on it as if it contained no sensitive data. Specifically, the main objective is
to extend the anonymization models already integrated in PostgreSQL Anonymizer (pseudonymization, k-anonymization and addition of noise) to other models verifying DP, as well as DP existing and novel relaxations.

Sujet :
During the first year, the successful candidate will tightly collaborate with Dalibo to extend PostgreSQL Anonymizer with the most promising (in terms of utility) approaches to answering SPJA
queries that guarantee DP (or similar models, such as local differential privacy). The main lock of this task is to design this DP mechanism as an extension of the SQL grammar in order to qualify a specific
query or function with DP metadata.
Possibles objectives for the second year are varied and can be tailored to the selected candidate, with a wide range between implementation and theory. They may include more theoretical contributions, e.g.
regarding novel DP relaxations or the impact of semantics and schema on DP. In terms of implementation, they could include, for example, the development of demonstrators, validation and evaluation platforms
for the novel models proposed in the project.

Profil du candidat :
Candidates must hold either a PhD or a master (or equivalent) in
Computer Science

Formation et compétences requises :
The following skills are appreciated:
• Knowledge in privacy & anonimization.
• Knowledge & experience in databases and database management systems, particularly SQL and
PostgreSQL.
• Proficiency in programming.

Adresse d’emploi :
Either Inria Saclay centre, Turing building in Palaiseau or INSA CVL campus Bourges.

Document attaché : 202412131026_Postdoc_or_eng_position_DIFPRIPOS.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : Laboratoire LISV
Durée : 10 mois
Contact : olivier.rabreau@uvsq.fr
Date limite de publication : 2025-06-01

Contexte :
Notre laboratoire de recherche (www.lisv.uvsq.fr) se consacre à l’exploration de nouvelles méthodes pour détecter les troubles neurovisuels, en particulier chez les patients ayant subi un AVC. Dans le cadre de notre projet de recherche “APTICONDUITE”, financé par la Délégation de la Sécurité Routière (DSR), nous utilisons un simulateur de conduite automobile équipé de capteurs biométriques afin de recueillir des données comportementales et physiologiques.

Nous recherchons un(e) Data Scientist motivé(e) pour analyser ces données et contribuer au développement d’une méthodologie innovante permettant d’identifier des dysfonctionnements neurovisuels.

L’objectif étant de pouvoir proposer une meilleure solution d’accompagnement du diagnostic basée sur la classification de résultats de tests d’aptitude réalisés via le simulateur.

Contexte de travail

• Le ou la candidat(e) rejoindra une équipe de chercheurs dynamique et en pleine expansion au sein du laboratoire LISV de l’Université de Versailles Saint-Quentin (www.lisv.uvsq.fr). Le laboratoire est membre de l’université Paris-Saclay. Le travail sera effectué dans l’équipe “Robotique interactive” coordonnée par le Pr. Abderraouf Benali qui explore l’interaction entre l’utilisateur et les systèmes robotiques au sein de son environnement.

• L’étude s’inscrit dans le cadre du projet de recherche “APTICONDUITE” financé par la Délégation de la Sécurité Routière (DSR). Ce projet est en collaboration avec le centre national d’expertise sur les aides à la mobilité, le CEREMH (www.ceremh.org) et le centre hospitalier de Plaisir (www.ch-plaisir.fr).

Conditions

• Rémunération brute : 3036.81€/mois
• Durée : 10 mois avec possibilité de prolongation selon l’avancée du projet.
• Lieu de travail : laboratoire LISV, 10-12 avenue de l’Europe, 78140 Vélizy (France) (poste en présentiel avec possibilité de télétravail)

Sujet :
Missions

• Traiter et analyser les données recueillies via des capteurs biométriques (ECG, suivi oculaire, EEG, etc.) lors des sessions de simulation de conduite.
• Mettre en œuvre des techniques d’apprentissage automatique (Machine Learning) pour identifier des patterns liés aux troubles neurovisuels.
• Collaborer avec une équipe de chercheurs pluridisciplinaires (neurologues, ingénieurs, psychologues).
• Développer et valider des modèles prédictifs afin de détecter les anomalies neurovisuelles chez les patients.
• Participer à la rédaction de rapports scientifiques et à la communication des résultats lors de conférences ou de publications.

Profil du candidat :
• Formation : Doctorat en Science des Données, Informatique, Mathématiques Appliquées, ou domaine connexe.
• Compétences techniques :
o Maîtrise des techniques de Machine Learning, de classification automatique et de tests de significativité.
o Maîtrise des langages de programmation pour le traitement des données.
o Expérience dans le traitement de données biométriques, physiologiques ou médicales est un plus.
o Connaissance des outils de traitement de signaux (EEG, ECG, suivi oculaire) est un plus.
o Maîtrise des bibliothèques telles que TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, etc.
• Compétences analytiques : Capacité à interpréter des données complexes et à proposer des solutions méthodologiques adaptées.
• Qualités : Autonomie, rigueur scientifique, esprit d’équipe et curiosité pour les applications médicales et les neurosciences.

Formation et compétences requises :
• Formation : Doctorat en Science des Données, Informatique, Mathématiques Appliquées, ou domaine connexe.
• Compétences techniques :
o Maîtrise des techniques de Machine Learning, de classification automatique et de tests de significativité.
o Maîtrise des langages de programmation pour le traitement des données.
o Expérience dans le traitement de données biométriques, physiologiques ou médicales est un plus.
o Connaissance des outils de traitement de signaux (EEG, ECG, suivi oculaire) est un plus.
o Maîtrise des bibliothèques telles que TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, etc.
• Compétences analytiques : Capacité à interpréter des données complexes et à proposer des solutions méthodologiques adaptées.
• Qualités : Autonomie, rigueur scientifique, esprit d’équipe et curiosité pour les applications médicales et les neurosciences.

Adresse d’emploi :
Laboratoire LISV, 10-12 avenue de l’Europe, 78140 Vélizy, France

Document attaché : 202409200755_PostV9_French.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : Université Paris Cité, IUT / LIPADE
Durée : Poste permanent
Contact : camille.kurtz@u-paris.fr
Date limite de publication : 2025-05-09

Contexte :

Sujet :
Un poste de maître·sse de conférences en informatique (section 27) intitulé “programmation et apprentissage profond” est à pourvoir dans la session synchronisée du concours 2025 à l’Université Paris Cité, le laboratoire de rattachement est le LIPADE : http://lipade.mi.parisdescartes.fr/?lang=fr

—

Profil recherche :

Le Laboratoire d’Informatique Paris Descartes mène des travaux de recherches théoriques et appliquées. Les domaines de compétences sont actuellement les systèmes multi-agents, le traitement d’image, les réseaux et les bases de données.

Les candidats doivent avoir une solide expérience dans le domaine de l’apprentissage profond. Nous sommes particulièrement intéressés par les candidats dont les recherches portent sur la théorie, les architectures, les méthodes, les algorithmes et les modèles de base, ainsi que leurs applications à des problèmes réels. Les candidats doivent décrire leur plan d’intégration avec l’un des groupes de recherche du LIPADE, et expliquer la pertinence/application de leur expertise avec un (ou plusieurs) des domaines suivants : gestion de données, réseaux/cybersécurité, vision par ordinateur, ou IA symbolique/distribuée.
Contact pour l’équipe SIP (Systèmes Intelligents de Perception, https://sip.mi.parisdescartes.fr/) : Camille Kurtz (camille.kurtz@u-paris.fr)

Profil enseignement :
Le maître de conférences recruté s’intégrera à l’équipe pédagogique du département Informatique de l’IUT Paris Rives de Seine. Les enseignements s’adressent principalement à des étudiants de BUT Informatique et la licence MIAGE. La personne recrutée viendra renforcer l’équipe développement du Département Informatique de l’IUT Rives De Seine où ses compétences en informatique, englobant les aspects fondamentaux et appliqués de l’informatique, seront particulièrement appréciées. Elle contribuera aux enseignements dans les ressources en lien avec l’apprentissage du développement, et concernera prioritairement : la qualité algorithmique, la maintenance applicative et le développement pour applications mobiles. En fonction de ses compétences spécifiques, le candidat recruté pourra prendre en charge et développer de nouveaux enseignements sur
des technologies plus avancées ou en émergence. Il est attendu de la personne recrutée qu’elle s’investisse au sein du département et qu’elle soit force de proposition pour contribuer à l’évolution de nos formations, tant pour leur contenu que pour les pratiques pédagogiques.

Le Bachelor Universitaire de Technologie d’Informatique : https://iutparis-seine.u-paris.fr/informatique/bachelor-universitaire-de-technologie-informatique/

—

La fiche de poste est accessible ici : https://u-paris.fr/wp-content/uploads/2025/02/FichePoste_Etab0755976N_Offre250618.pdf

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Paris

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

Laboratoire/Entreprise : Toulouse School of Economics
Durée : CDD-CDI
Contact : edouard2.pauwels@ut-capitole.fr
Date limite de publication : 2025-05-16

Contexte :
Bonjour

La TSE ouvre un poste d’enseignant en Python et apprentissage automatique pour les titulaires d’un doctorat en mathématiques/informatique. Enseignements du L au M.

Il s’agit d’un CDD de 2+2 ans ouvrant sur CDI, avec une rémunération et une évolution de type MCF.

Voir annonce au lien suivant:

https://www.tse-fr.eu/sites/default/files/TSE/documents/doc/recrutement/annonce_ccip_2025.pdf

Date limite de postulation : 15 mai 2025

Pour tout renseignement écrire à jerome.bolte@tse-fr.eu, edouard.pauwels@tse-fr.eu

Bien cordialement
Jérôme Bolte

Sujet :
Poste d’enseignant en Python et apprentissage automatique pour les titulaires d’un doctorat en mathématiques/informatique.

Profil du candidat :
Il s’agit d’un CDD de 2+2 ans ouvrant sur CDI, avec une rémunération et une évolution de type MCF.

Voir annonce au lien suivant:

https://www.tse-fr.eu/sites/default/files/TSE/documents/doc/recrutement/annonce_ccip_2025.pdf

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Toulouse School of Economics, Université Toulouse Capitole. Toulouse.

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

Laboratoire/Entreprise : LIP6 – Sorbonne Université
Durée : indéterminée
Contact : bernd.amann@lip6.fr
Date limite de publication : 2025-05-31

Contexte :

Sujet :
Intitulé : MCF IA et approches hybrides pour le traitement et l’analyse de données complexes

Lieu : Sorbonne Université – UFR919 – Campus Pierre et Marie-Curie

Nature du concours :  MCF

Section CNU : 27

Filières de formation concernées : Licence et Master d’informatique

Laboratoires d’accueil : UMR 7606 – LIP6

Contact Recherche :

– LIP6 : Fabrice Kordon (Fabrice.Kordon@lip6.fr)

Contacts Enseignement :

– Licence d’informatique : Jean-Lou Desbarbieux, directeur (jean-lou.desbarbieux@lip6.fr)
– Master d’informatique : Olivier Fourmaux, directeur (olivier.fourmaux@sorbonne-universite.fr)

Profil du candidat :
Profil Recherche : Le profil de ce poste MCF permet de renforcer les thématiques de recherche sur l’utilisation des approches récentes en IA et leur adaptation pour le traitement et l’analyse de données et des connaissances au sein des trois équipes BD, LFI et MOCAH du LIP6:

– Gestion de données et IA, BD : http://www-bd.lip6.fr

– IA hybride, explicable, interprétable, LFI : https://lfi.lip6.fr/

– IA pour l’apprentissage de la programmation, MOCAH: https://www.lip6.fr/recherche/team.php?acronyme=MOCAH

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Sorbonne Université – UFR919 – Campus Pierre et Marie-Curie

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

Laboratoire/Entreprise : LIST3N
Durée : CDD 4 ans
Contact : recrutement-list3n@utt.fr
Date limite de publication : 2025-05-29

Contexte :

Sujet :
https://www.utt.fr/carrieres-emplois/poste-d-enseignant-chercheur-contractuel

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Université de Technologie de Troyes, 12 rue Marie Curie, Troyes

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

Laboratoire/Entreprise : ESPCI
Durée : 1 an
Contact : alexandre.allauzen@dauphine.psl.eu
Date limite de publication : 2025-05-30

Contexte :
L’École Supérieure de Physique et de Chimie Industrielles de la Ville
de Paris est à la fois une Grande École d’ingénieurs et un institut de
recherche (11 laboratoires) de réputation internationale jouissant
d’une forte culture d’excellence scientifique (6 Prix
Nobel). L’enseignement et la recherche se situent à la croisée du
savoir et du savoir-faire en physique,chimie et biologie.

Sujet :
L’ESPCI recrute pour la rentrée de Septembre 2025 un poste de maître
de conférences contractuel (contrat d’un an qui peut être renouvelé),
avec une mission en deux parties : enseigner devant élèves 135h
équivalent TD dans les formations de l’école et développer des travaux
de recherche en collaboration avec les équipes de recherche de l’ESPCI
Paris et PSL.

La date limite de candidature: 11/05/2025
Fiche de poste:
https://choisirleservicepublic.gouv.fr/offre-emploi/2025-1886438/
Pré-requis: Doctorat

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
10 rue Vauquelin 75005, Paris.

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

Laboratoire/Entreprise : CReSTIC, Université de Reims (https://crestic.univ
Durée : fonctionnaire
Contact : valeriu.vrabie@univ-reims.fr
Date limite de publication : 2025-05-31

Contexte :
Mots clés recherche : Aide à la décision, Machine Learning pour l’aide à la décision, Capteurs intelligents/Smart sensors, IA embarquée dans les capteurs

Mots clés enseignement : Robotique industrielle, robotique de service, automatismes

Sujet :
RECHERCHE :

Les activités de recherche s’inscriront dans les thématiques de recherche du CReSTIC et porteront sur l’instrumentation de capteurs, et l’intégration de approches d’apprentissage machine du capteur à la décision.
Il est attendu de renforcer les équipes et chercheurs travaillant dans les domaines scientifiques portés par le CReSTIC en s’inscrivant parmi les thèmes transversaux ; de prendre en charge des encadrements de thèses/stages ; de développer de nouvelles activités collaboratives par le biais de projets structurants académiques et/ou industriels (ANR, Cifre…) ; de participer aux diverses collaborations du laboratoire notamment à travers son axe transverse smart agriculture (INRAe, Exebio, Terasolis, Aérolab, RIBP, etc.).

Compétences recherchées :
a) Instrumentation, acquisition, traitement de données embarqués pour l’aide à la décision et le contrôle ;
b) Fusion d’informations hétérogènes, extraction et sélection de caractéristiques, adaptation des modèles et des algorithmes d’apprentissage, conception d’approches et méthodes permettant une intégration rapide et efficace d’algorithmes sur des architectures embarquées ;
c) Intégration dans des applications embarquées, dont la robotique et l’industrie 4.0.

Contacts :
Valeriu VRABIE, Responsable de l’équipe Traitement du Signal
Tél : 06.49.21.53.71
Email : valeriu.vrabie@univ-reims.fr
Bart Lamiroy, Directeur du CReSTIC
Tél : 06.02.14.69.73
Email : crestic.direction@univ-reims.fr

ENSEIGNEMENT :

Le candidat devra posséder une expérience en robotique industrielle, de service, open-source et/ou embarquée que ce soit en termes de modélisation, simulation, dimensionnement, commande, intégration ou programmation. Dans ces domaines, il devra s’investir pour le développement d’enseignements et de formations axées thématiquement sur l’industrie du futur en vue d’accroître le caractère innovant et l’attractivité des formations du département.
Au-delà de cette thématique, il devra également dispenser des enseignements périphériques à la robotique, principalement en automatismes, et dans une moindre mesure en automatique, informatique industrielle, ou encore capteurs et instrumentation.
Il interviendra dans les formations du département EEA et autres formations de l’EiSINe présentes sur le site de Reims (environ 300 étudiants) pour y enseigner sous forme de cours, TD, TP et projets :
– Licence SPI parcours EEEA ;
– Cycle préparatoire intégré à coloration EEEA ;
– Master EEEA parcours Automatique et robotique de service ;
– Filières ingénieurs :
*Spécialité Automatique et Informatique Industrielle (UTT/URCA) ;
*Spécialité Automatique et Génie Électrique ;
*Spécialité Mécanique et Génie Industriel ;
– Licence Pro Métiers de l’Électricité et de l’Énergie, parcours Chargé de projet en électricité ;

Il devra également contribuer à la vie du département EEA : Opérations de promotion des filières, commissions, responsabilités de matières, visites de stagiaires et d’apprentis.

Compétences requises :
– aptitude au travail en équipe et à la communication ;
– capacité à développer des supports pédagogiques (montage de séries de TP notamment) et concevoir ou intégrer des maquettes innovantes ;
– prise de responsabilité d’équipements et salles de TP ;
– dynamisme et volonté de s’investir dans les formations ;
– capacité à répondre aux appels à projets pédagogiques (AMI, PACTE …) ;
– accompagnement des challenges robotiques ou d’ingénierie des systèmes : Olympiades FANUC, coupe de France de robotique, Robafis… ;
– capacité à enseigner en anglais.

Contact :
Maxime COLAS – Directeur adjoint EiSINe, Président du département EEA
Tél : 06.20.62.43.70
Email : maxime.colas@univ-reims.fr

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Recherche : Laboratoire CreSTIC – Campus Moulin de la Housse – Reims
Enseignement : Département EEA de l’EiSINe – site de Reims – Campus Moulin de la Housse

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

Laboratoire/Entreprise : Ecole d’Ingénieurs Jules Verne, Laboratoire des T
Durée : MCF
Contact : nadia.hamani@u-picardie.fr
Date limite de publication : 2025-05-31

Contexte :

Sujet :
Cher(e)s tou(te)s,

Un poste de Maître de Conférences en 61ème section est ouvert au concours à l’EiJV (Ecole d’Ingénieurs Jules Verne) sur le profil “Logistique et Supply Chain, transformation digitale”. (cf. fiche jointe).

Les candidats intéressés sont invités à se faire connaître,

Pour tout renseignement sur le poste, merci de bien vouloir nous contacter :

A : nadia.hamani@u-picardie.fr, Prof. Nadia Hamani, Responsable de la spécialité Logistique
Cc : gilles.dequen@u-picardie.fr, Prof. Gilles Dequen, Directeur de l’EiJV

Merci pour la publicité que vous pourriez accorder à cette annonce.

Bien cordialement,

Nadia Hamani et Gilles Dequen

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Ecole d’Ingénieurs Jules Verne, Saint Quentin

Document attaché : 202503171414_MCF 61 EiJV _2025.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : FEMTO ST
Durée : 2 ans
Contact : noura.dridi@ens2m.fr
Date limite de publication : 2025-05-31

Contexte :

Sujet :
Call for application:
Funding:
Project to submit to Bourgogne Franche Comté Region’s ATRACT program in France, before 02/06.
Post doc position for two years.
Contact:
Noura Dridi, noura.dridi@ens2m.fr
Stephane Chretien, stephane.chretien@univ-lyon2.fr
Subject:
In high-stakes fields like healthcare, criminal justice, and finance, reliable decision-making requires not only accurate predictions but also trustworthy uncertainty quantification. Conformal prediction provides valid, model-agnostic prediction sets. However, the impact of these prediction sets on human decision-making quality and trust remains to be explored, particularly in challenging scenarios such as class imbalance, limited data, or distributional shifts.
Mixed effects models (MEMs) offer a powerful way to capture both fixed and random effects, making them ideal for modeling hierarchical structures and real-world variability.
Mixed effects models and uncertainty quantification (UQ) are closely linked, especially in real-world settings where variability arises at multiple hierarchical levels (e.g., individuals, institutions, repeated measurements). They provide a principled framework for modeling structured uncertainty, which is essential for making informed, trustworthy decisions.
By combining MEMs with conformal inference, the project aims to both improve decision quality and trust, and enable more robust, uncertainty-aware decision support across levels of variation.

Profil du candidat :
Admission Requirements:
-Theses defended or to be defended before October outside Bourgogne Franche Comté Region.
-Statistics.
-Machine learning.
-Programming.

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Besançon, France

Document attaché : 202505190652_project.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : Brain-C Lab, NeuroSU, Institute of Biology Paris-S
Durée : 11 months
Contact : lucile.megret@sorbonne-universite.fr
Date limite de publication : 2025-05-31

Contexte :

Sujet :
A 11 months position is immediately available in the Brain-C Lab in Paris for a bioinformatician at the Study Engineer (IE) level (post-master position). The selected candidate will work with a team of mathematicians, bioinformaticians, and neurobiologists on modeling time- and cell-resolved omics data to built computational models of molecular pathogenesis in neurodegenerative diseases such as amyotrophic lateral sclerosis (ALS), integrate data from other diseases such as Huntington’s disease (HD) and disseminate data via online platforms. The selected candidate will use BioGemix, our post-omics machine learning platform and related databases. This position is a unique opportunity to further develop expertise and skills in a multidisciplinary team and network of direct collaborators that cover systems modeling, database development, and cellular neurobiology for breakthrough in neurodegenerative disease research.

Application: Interested candidates should apply immediately by sending a letter of motivation, a full CV, and the names and emails of two-three references to christian.neri@inserm.fr and lucile.megret@sorbonne-universite.fr

Profil du candidat :
The candidates should hold a Master in Biofinformatic or a Master in Informatics and they should have no more than 3-4 years of post-master experience. The position is full time, on site, and candidates should have strong collaborative skills and commitment to team work along with strong ability to work independently in addition to strong interest for research.

Formation et compétences requises :
• Experience working with NGS data and performing respective bioinformatic pipelines in order to process sequencing data.
• Programming autonomy on at least one of the following languages: python, R, C / C ++.
• Good knowledge of basic web technologies: PHP, MySQL, JavaScript, jQuery.
• Fluency on Ubuntu.
• Hands-on experience with in house server maintenance (Backup, shared space, and webserver).
• Scientific English essential

• Skills in data visualization will be a plus.
• Basic knowledge in statistics and machine learning are desirable but not mandatory.

Adresse d’emploi :
7 Quai Saint-Bernard, 75005 Paris

Document attaché : 202503241018_Annonce_bioinfo_IE.pdf