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ISCApad #242 |
| Friday, August 10, 2018 by Chris Wellekens |
6-9 (2018-03-03) Maitre de conférences, ENSIMAG, Grenoble,France
Ecole de rattachement : ENSIMAG
Site web de l?école : http://ensimag.grenoble-inp.fr/
Contact de l?école : Jean-Louis.Roch@grenoble-inp.fr, Olivier.Francois@grenoble-inp.fr
Profil d?enseignement :
L?Ensimag recrute un maître de conférences en mathématiques appliquées ou en informatique
afin de développer les enseignements d?apprentissage statistique, d?intelligence artificielle, de
visualisation de données, de calcul haute performance ou de « big data ». Le dossier de
candidature devra faire apparaître le caractère ?interdisciplinaire? du candidat, sa capacité à
prendre des responsabilités au sein de la structure, ainsi qu?une liste conséquente de travaux
ou publications en relation avec une ou plusieurs branches de la science des données. Outre la
formation aux sciences des données (synthèse de programmes à partir de données, aide à la
décision), la personne recrutée devra s?investir dans les enseignements du tronc commun
Ensimag (1ère année et environ 75% des filières de la 2ème année) qui constitue le socle de nos
élèves ingénieurs. Elle sera amenée à s'investir et prendre des responsabilités dans des
parcours de l?Ecole tels que le « mastère big data » ou le master « Data Science ». En
partenariat avec des industriels, la personne recrutée pourrait superviser l?organisation de «
challenges » et de « hackatons » afin d?enrichir les contacts de l?Ecole dans le domaine de
l?intelligence artificielle et des « big data ». En collaboration avec les équipes pédagogiques
concernées, elle devra s?impliquer dans le montage d?enseignements par projets et la
formation par le Numérique.
RECHERCHE
Laboratoire d?accueil : LIG / LJK
Site web du laboratoire : http://www.liglab.fr/
Contact du laboratoire : Eric Gaussier (eric.gaussier@imag.fr), LIG
Stéphane Labbé (stephane.labbe@imag.fr), LJK
Profil de recherche :
Le candidat effectuera ses recherches dans le domaine de l?intelligence artificielle ou de la
science des données, et montrera son ouverture aux différentes approches possibles dans ce
domaine. Les thématiques privilégiées sont l?apprentissage sur données complexes, structurées
ou non structurées, l?apprentissage profond et les réseaux de neurones et en particulier les
problématiques d?optimisation, de causalité, de capacité de généralisation et leur analyse
mathématique. Parmi les applications de l?apprentissage et de l?apprentissage profond, un
intérêt particulier est porté au traitement du signal et de l?image, à l?apprentissage de
représentation, à l?apprentissage avec des données multimédia, des données langagières pour
des problématiques issues du traitement du langage naturel, les thématiques de transparence
des mécanismes d?apprentissage, ainsi que les applications en biologie, santé, sciences
humaines, réseaux sociaux, physique, environnement, etc.
Le recrutement renforcera les liens entre le LIG et le LJK dans les domaines de la science des
données et de l?apprentissage automatique. Les deux laboratoires sont localisés sur le campus
de Saint Martin d?Hères et ont des collaborations actives, en particulier au sein de l?axe du
traitement de données et de connaissance à large échelle (équipes AMA, GETALP, MRIM,
SLIDE), des équipes PERVASIVE, TYREX du LIG et au sein du département Proba-Stat (équipes
DAO, SVH, MISTIS, FIGAL) et de l?équipe THOTH du LJK. Parmi les projets communs entre les
deux laboratoires, on peut également citer les problèmes de prédiction et de classification avec
des données structurées de type fonctionnelles, le transport optimal pour l?apprentissage, les
problèmes de parcimonie et de régularisation pour l?apprentissage multitâches et leur
résolution par des méthodes d?optimisation stochastique. La personne recrutée montrera sa
capacité à jouer un rôle actif dans les projets contractuels académiques (ANR, FUI, PFIA, EU...)
et industriels sur ces thèmes très porteurs.
ACTIVITES ADMINISTRATIVES
Spécificités du poste ou contraintes particulières :
Activités administratives liées aux fonctions de maître de conférences : responsabilités d?unité
d?enseignement, responsabilités de filières ou d?année.
Compétences attendues :
Savoir : Enseignement de l?informatique, de l?intelligence artificielle et de la science
des données
Savoir-faire : Pédagogie et responsabilités dans l?Ecole
Savoir-être : Travail en équipe
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Intelligence artificielle, Science des données, Big data, Apprentissage |
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