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26 avril 2020

Maitre de Conférence - CDD - Intelligence Artificielle - CentraleSupélec


Catégorie : Enseignant-chercheur


Nature du poste : Maitre de Conférence en CDD en Intelligence Artificielle au Département de Mathématiques de CentraleSupélec, Campus de Paris-Saclay / Laboratoire CVN, équipe Inria OPIS, CDD de droit public de 5 ans.

 

 

Intitulé du poste : Maitre de Conférence en CDD.

 

Nature du poste : Maitre de Conférence en CDD en Intelligence Artificielle au Département de Mathématiques de CentraleSupélec, Campus de Paris-Saclay / Laboratoire CVN, équipe Inria OPIS, CDD de droit public de 5 ans

 

Section CNU : 26 (mathématiques appliquées) ou 61 (signal / image)

 

Profil court : CentraleSupélec est un Grand Établissement sous l’autorité du Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche et de celui de l’Industrie et des Technologies de l’Information. Ces principales missions incluent : la formation d’ingénieurs généralistes ayant un haut niveau scientifique, la recherche en ingénierie et en science des systèmes, et la formation continue. CentraleSupélec jouit d’une grande visibilité internationale et a créé des établissements satellites en Chine, en Inde et au Maroc. Elle se classe régulièrement au 3ème rang des grandes écoles d’ingénieurs en France.

Le Département de Mathématiques a pour vocation éducative de couvrir un large champ des mathématiques sur la durée des 3 ans du cursus d’ingénieur CentraleSupélec. Ce département entretient également des liens étroits avec le master « Mathématiques et applications » de l’Université Paris-Saclay et des masters spécialisés en Science des Données et en Intelligence Artificielle de CentraleSupélec.

Le CVN (Centre pour la Vision Numérique) est un laboratoire de CentraleSupélec associé à une équipe de recherche Inria. Les chercheurs du CVN sont aussi membres de la Fédération CNRS de Mathématiques de CentraleSupélec. La principale thématique de recherche du CVN est la conception de méthodes d’optimisation avancées pour l’analyse de masses de données complexes, dans le contexte des problèmes inverses et de l’apprentissage, en s’intéressant particulièrement aux données biomédicales. Ces activités sont structurées en 3 thèmes : (i) les algorithmes d’optimisation en grande dimension, (ii) la fouille de données sur des graphes, (iii) les réseaux de neurones.

Le candidat recruté développera, dans ce contexte, une activité de recherche et d’enseignement sur les méthodes d’optimisation en intelligence artificielle.

En conformité avec la politique de recrutement de CentraleSupélec sur les postes de Maitre de Conférences en CDD, un passage en CDI sera instruit au cours de la période de 5 cinq ans par une commission interne à l’établissement.

 

Mots décrivant le profil : algorithmes d’optimisation, science des données, graphes, réseaux de neurones, imagerie biomédicale, reconstruction d’images, analyse d’images

 

Job profile : CentraleSupélec is a French major public academic institution (“Grand Établissement” in French) under the authority of the Ministry of Higher Education and Scientific Research and the Ministry of the Economy, Industry and Digital Technology. Its main missions include: the training of high-level scientific general engineers, research in engineering and systems sciences, and executive education. CentraleSupélec has a strong international standing with affiliated institutions, notably in China, India, and Morocco. It is consistently ranked in the top 3 engineering degree-granting institutions in France.

The Department of Mathematics is an academic department of CentraleSupélec whose educational scope covers a broad field of Mathematicsfor the 3-year CentraleSupélec Engineering curriculum. The department also has close links with the Master “Mathematics and applications” of Université Paris Saclay and specialized masters in Data Science and Artificial Intelligence at CentraleSupélec.

The CVN (Center for Visual Computing) is a joint CentraleSupélec-Inria research unit. The CVN researchers are also members of the CNRS Mathematics Federation of CentraleSupélec. Its main topic of research is the design of advanced optimization methods for the analysis of complex massive datasets, in the context of inverse problems and machine learning problems, particularly involving biomedical data. These activities are organized around 3 targeted themes: (i) large-scale optimization algorithms, (ii) graph mining, (iii) neural networks.

In this context, the hired candidate will develop a research and teaching activity in the field of Optimization Methods for Artificial Intelligence.

Following CentraleSupélec's recruitment policy for Tenure Track positions, a change to a permanent contract will be examined during the five years by an internal commission within the institution

Keywords : optimization algorithms, data science, graphs, neural networks, biomedical imaging, image reconstruction, image analysis

 

Profil d'enseignement :

Le candidat retenu rejoindra le Département de Mathématiques de CentraleSupélec. Il est attendu qu’il/elle s’investisse aussi dans des enseignements en optimisation, statistiques et apprentissage (y compris apprentissage profond), et fouille de données sur des graphes, au sein

Il/Elle participera également à l’encadrement de projets d’étudiants et à diverses activités liées au hub IA.

Certains de ces enseignements étant dispensés en anglais, la capacité à s’exprimer en cette langue est requise.

 

Profil de recherche:

Le candidat retenu s’intégrera au laboratoire CVN, dont les centres d’intérêt sont focalisés sur les outils mathématiques apparaissant dans le domaine de l’intelligence artificielle. Ceux-ci incluent les méthodes d’optimisation, les approches bayésiennes, les graphes, les problèmes inverses et les réseaux de neurones. Les applications de ces techniques concernent essentiellement la reconstruction d’images, la restauration d’images et l’analyse d’images, tout particulièrement à des fins médicales ou biomédicales. Il est attendu des candidats qu’ils possèdent des aptitudes à développer /entreprendre des recherches dans au moins un des domaines phares de l’activité du CVN.

Les candidats doivent également montrer des talents à collaborer et à mener des activités de recherche, en participant à l’encadrement d’étudiants tant au niveau master que doctoral. Par ailleurs, il serait souhaitable qu’ils puissent établir des partenariats académiques et industriels en lien avec ces activités, aussi bien au niveau national qu’international.

 

Profil du candidat :

 

Mise en situation professionnelle :

Pour les candidats retenus pour l’audition, celle-ci se déroulera en trois temps :

-Une présentation du parcours et du projet d'intégration en lien avec les projets de recherche du CVN ;

-Une illustration brève de cours, donnée en anglais, sur une problématique dont le sujet identique pour tous les candidats sera précisé sur la convocation ;

-Un échange avec les membres du comité.

La durée des trois séquences de l’audition sera précisée sur la convocation.

 

Candidatures :

Un unique fichier au format pdf comportant :

-Une lettre de motivation ;

-Un CV détaillé (expérience d’enseignement, recherche, mobilités, publications…) ;

-Un projet d’intégration ;

-Une copie d’un document d’identité ;

-Une copie du diplôme de doctorat ;

-Tous document permettant d’attester de l’expérience (au plus 3 lettres de références)

devra être adressé par courriel uniquement aux deux contacts ci-dessous avant le 31/05/2020 au plus tard :

Lorraine Maret, ressources humaines: lorraine.maret@centralesupelec.fr

Elodie Ledoux, ressources humaines: elodie.ledoux@centralesupelec.fr

 

Contacts scientifiques :

Jean-Christophe PESQUET, Directeur du CVN et responsable de l’équipe Inria OPIS: jean-christophe@pesquet.eu

Erick HERBIN, Directeur du Département de Mathématiques, erick.herbin@centralesupelec.fr

Frédéric PASCAL, Coordinateur des activités en IA à CentraleSupélec, frederic.pascal@centralesupelec.fr

 

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