L’école d’ingénieurs ESILV (http://www.esilv.fr) située à Paris La Défense recrute un chercheur associé permanent. Il/elle participera aux cours de l’ESILV et aux activités de recherche du laboratoire DVRC (https://www.devinci.fr/research-center/le-laboratoire/).
Le candidat sera impliqué dans l’organisation et enseignera au sein du département d’informatique de l’école.
L’école propose des masters dans les domaines suivants : informatique, IA, cybersécurité, finance, industrie 4.0, santé et biotechnologie, énergie. Le candidat sera invité à participer aux différents masters.
Il/elle augmentera et renforcera les compétences de l’école et contribuera aux cinq années de l’école d’ingénieurs, en particulier dans les domaines suivants :
Tous les autres domaines de l’informatique visant à développer les connaissances des étudiants en matière de gestion de données sont les bienvenus. Le candidat assurera également le tutorat des étudiants pour les stages, les apprentis et les projets.
Mots-clés : python, réseaux de neurones, visualisation de données
Le candidat sera membre du groupe Digital du laboratoire « De Vinci Research Center » (DVRC). Ce groupe de recherche est composé de 14 chercheurs permanents dont le but est d’analyser et de modéliser le monde numérique avec des projets multidisciplinaires. Le groupe numérique cherche à renforcer l’axe de recherche sur la science des données, en particulier dans la gestion des données.
Nous voulons renforcer la dynamique de l’équipe en matière d’apprentissage automatique. Le recrutement d’un chercheur ayant une longue expérience dans le domaine de l’apprentissage automatique nous permettra de pérenniser le travail dans ce domaine.
L’équipe travaille actuellement sur deux thèmes principaux en matière d’apprentissage automatique :
1) L’industrie intelligente avec la conception de nouveaux outils numériques permettant la collecte, la structuration et l’analyse de données, basés sur des techniques avancées de Machine Learning et de Deep Learning, telles que Reinforcement Learning, DTW ou CNN. L’objectif est de permettre la sauvegarde de l’expertise avec des jumeaux numériques et leur redéploiement dans l’entreprise.
2) From Big Data to Smart Data pour collecter, stocker, analyser, optimiser et présenter de plus en plus de données. Nous concevons des solutions qui tirent parti des dernières avancées en matière de représentation des connaissances, notamment sur Deep-Q Network, Reinforcement Learning, Transfer Learning ou Learning2Rank. Nous sommes particulièrement intéressés par les applications touristiques qui établissent un lien entre l’analyse des données spatiotemporelles et l’analyse comportementale du tourisme.
L’EC pourra consolider ces thèmes dans l’apprentissage automatique et structurer la dynamique de recherche de l’équipe dans ce domaine. Le choix final sera dicté en premier lieu par la qualité du dossier et du projet d’intégration, y compris son ouverture sur le monde extérieur (national et international).
Mots-clés : Apprentissage machine, Apprentissage par renforcement, Apprentissage par transfert, Deep-Q Network
Les docteurs en informatique, Habilitations (HDR) sont plus que bienvenus. Le candidat doit témoigner d’une solide expérience dans l’enseignement.
Curriculum Vitae avec activités pédagogiques détaillées (niveau, contenu, volume), contributions scientifiques (rang CORE, n° pages), projets de recherche (thème, financement, relations académiques et industrielles), sensibilisation (comités, prix), encadrement (thèses, M2) et lettres de recommandation. Un projet d’intégration dans les équipes de recherche et d’enseignement est le bienvenu.
Contacts :
– Gaël Chareyron – responsable du département informatique – gael.chareyron@devinci.fr
– Nicolas Travers – responsable du groupe de recherche Digital – nicolas.travers@devinci.fr
– Yaël Tarama – Chargée RH – recrutement@devinci.fr
