Enseignant(e)-chercheur(se) JUNIOR – Équipe Learning Data & Robotics

ESIEA

Ivry-sur-Seine

Sur place

EUR 55 000 - 75 000

Plein temps

Il y a 5 jours

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Avantages offerts par ce poste

Liberté dans les projets

Collaboration avec partenaires académi

Proximité Paris

Résumé du poste

ESIEA, à Ivry-sur-Seine, recherche un(e) enseignant-chercheur(se) en informatique et IA pour rejoindre l’équipe Learning, Data & Robotics. Vous combinerez enseignement en informatique et activités de recherche appliquée, avec publications et collaborations industrielles.

Le candidat travaillera sur des domaines comme l’apprentissage automatique, le traitement de données et les systèmes intelligents, en français et parfois en anglais, afin d’impulser des projets innovants et interagir avec les

Qualifications

Doctora(t) en informatique ou IA avec publications et activités de recherche démontrables.
Expérience en recherche interdisciplinaire et collaborations académiques ou industrielles.
Capacité à enseigner en français et ponctuellement en anglais.

Responsabilités

Conduire des activités de recherche et publier dans des conférences et revues de référence.
Conduire l’enseignement en informatique et IA auprès des étudiants et apprentis.
Construire des collaborations avec des partenaires académiques et industriels.
Encadrer des projets et des thèses en lien avec les thématiques LDR.

Connaissances

Apprentissage automatique

Apprentissage profond

Vision par ordinateur

Interaction homme-machine

NLP / NLU

Robotique

Systèmes intelligents

Traitement du signal

Formation

Doctorat en informatique / IA / science des données / robotique

Outils

Python

Java

Description du poste

Mettre le numérique au service des grands enjeux sociétaux et environnementaux : c’est l’ambition que porte l’ESIEA depuis 1958. École d’ingénieurs associative et indépendante, administrée par ses alumni depuis 1975 et labellisée EESPIG, elle forme des ingénieurs et des experts en informatique prêts à relever les défis technologiques de demain.

Sa signature : une pédagogie fondée sur l’apprentissage par projet, une recherche appliquée de pointe et une immersion forte en entreprise. Formation, recherche et innovation y avancent de concert, au plus près des transformations du numérique.

En rejoignant notre laboratoire, vous intégrerez une équipe dynamique composée de chercheurs publiant régulièrement dans des conférences et revues scientifiques de référence et développant des projets de recherche à fort impact sociétal.

Lors du processus de recrutement, vous aurez l'occasion de visiter les laboratoires et d'échanger avec les membres de l’équipe afin de découvrir concrètement votre futur environnement de travail, les projets en cours et les thématiques de recherche développées au sein de l'esieaLab.

Votre mission de recherche :

Vous intégrerez l'équipe Learning, Data & Robotics (LDR) dont les travaux portent sur :

l'intelligence artificielle ;
l'apprentissage automatique ;
l'analyse et la fusion de données ;
la conception de systèmes intelligents capables de percevoir, apprendre et interagir avec leur environnement.

Nous recherchons prioritairement un(e) candidat(e) en début de carrière, titulaire d'un doctorat en informatique, intelligence artificielle, science des données, robotique, systèmes embarqués ou dans une discipline étroitement associée.

Votre profil scientifique repose sur une expertise dans un ou plusieurs des domaines suivants :

L’apprentissage automatique ;
L’apprentissage profond ;
Le traitement de données multimodales ;
La vision par ordinateur ;
Le traitement du signal ;
Les systèmes intelligents ;
La robotique ;
L’interaction humain-machine ;
L’intelligence artificielle embarquée.

Vos recherches s'inscriront principalement dans l'un des domaines suivants :

Numérique et pédagogie : systèmes tutoriels intelligents, analyse des apprentissages, personnalisation, assistance aux enseignants et aux apprenants, interactions humain-machine et usages responsables de l’intelligence artificielle en éducation ;
Numérique et santé : analyse de données biomédicales ou comportementales, systèmes d’aide à la décision, technologies d’assistance, suivi des personnes, prévention ou personnalisation des parcours de santé ;
Numérique et environnement : observation et modélisation de systèmes environnementaux, gestion intelligente des ressources, agriculture numérique, systèmes cyberphysiques et outils numériques au service de la transition écologique.

Il n’est pas attendu que la personne recrutée couvre simultanément ces trois domaines. Le recrutement visera au contraire à identifier une candidature présentant une expertise scientifique cohérente, susceptible soit de renforcer un axe existant de l’équipe, soit de contribuer à l’émergence progressive d’un nouvel axe consacré au numérique et à l’environnement.

La personne recrutée devra être en mesure de développer rapidement une activité de publication, de participer à des projets collectifs et de construire des collaborations avec les autres membres de l’équipe ainsi qu’avec des partenaires académiques, institutionnels ou industriels. Une sensibilité aux démarches expérimentales, interdisciplinaires et orientées vers des enjeux sociétaux sera particulièrement appréciée.

Vous pourrez également collaborer avec les autres équipes de l’esieaLab, notamment avec l’équipe Immersion et Interaction sur des problématiques liées à la réalité virtuelle, aux environnements immersifs et aux interactions humain-système, ainsi qu’avec l’équipe Confiance Numérique et Sécurité sur les enjeux de sécurité, de confiance numérique et de protection des données.

Cette ouverture interdisciplinaire offre l’opportunité de développer de nouvelles collaborations scientifiques et de faire émerger des projets de recherche à fort impact.

Votre mission d'enseignement :

Vous enseignerez auprès d'étudiants et d'apprentis, en français et ponctuellement en anglais.

Enseignements généralistes en informatique

Algorithmique ;
Programmation (Python, Java...) ;
Bases de données.

Enseignements de spécialisation en intelligence artificielle

Big Data ;
Machine Learning ;
Deep Learning ;
NLP / NLU ;
Computer Vision.

L’école étant réputée pour sa pédagogie par projet, vous aurez à cœur de proposer et d’encadrer des sujets de projets innovants aux étudiants, dans le cadre de vos activités de recherche ou en lien avec les entreprises partenaires de l’école.

Pourquoi nous rejoindre ?