Maître de Conférences en Statistique, Optimisation et Machine Learning F/H - (REF 352)

Université de Toulouse; Toulouse; Vor Ort; EUR 29.000 - 45.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Transports en commun

Restauration sur place

Congés généreux

Télétravail possible

Zusammenfassung

L’Université Toulouse III - Paul Sabatier recherche un enseignant-chercheur pour assurer des enseignements en statistique, optimisation et machine learning au sein des formations de licence et master. Le poste implique la conception et l’actualisation de ressources pédagogiques et l’encadrement de projets étudiants en lien avec l’intelligence artificielle.

Le candidat contribuera à la création de ressources numériques et participera aux jurys de formation, au sein de l’Institut IMT et des

Qualifikationen

• Solides connaissances en statistique (probabilités, inférence statistique, modèles linéaires et généralisés).
• Connaissances approfondies en optimisation (déterministe et stochastique, programmation linéaire/non linéaire, méta-heuristiques).
• Maîtrise des méthodes de machine learning (supervisé et non superviseur, deep learning).

Aufgaben

• Assurer des enseignements en statistique, optimisation et machine learning au niveau Licence et Master.
• Concevoir et actualiser des ressources pédagogiques (cours, TD, TP) et encadrer des projets étudiants liés à l’IA.
• Participer au développement de ressources pédagogiques numériques et au suivi des étudiants en lien avec l’IA.

Kenntnisse

Statistiques et probabilités

Optimisation

Machine learning

Ausbildung

Doctorat (PhD)

Tools

Python

R

scikit-learn

PyTorch/TensorFlow

Jobbeschreibung

Enseignement

• Assurer des enseignements en statistique, optimisation et machine learning, au niveau Licence et Master, au sein des formations portées par l’Université de Toulouse, notamment dans les cursus du département de mathématiques dédiés aux mathématiques appliquées aux sciences des données (innovation, recherche, alternance).

• Consacrer une part de sa charge statutaire (64 heures) à la conception et à l’actualisation de ressources pédagogiques, incluant des cours, travaux dirigés, travaux pratiques ainsi que l’encadrement de projets étudiants en lien avec l’intelligence artificielle.

• Participer à la création de Ressources Pédagogiques Numériques (RPN) réutilisables, telles que des Nuggets pédagogiques, et assurera le suivi, l’accompagnement et l’évaluation des étudiants, tout en prenant part aux jurys de formation.

Innovation pédagogique et vie collective

• Contribuer activement au développement et à l’innovation des pratiques pédagogiques, notamment à travers la pédagogie par projet, l’utilisation d’outils numériques et l’intégration de cas d’usage en intelligence artificielle dans les enseignements.

• Participer à la vie collective de la composante et au développement des formations dans le domaine de l’intelligence artificielle.

• Dans le cadre du recrutement financé par l’Institut ANITI, la personne recrutée rejoindra la communauté des enseignants-chercheurs contractuels du site toulousain et pourra être amenée à contribuer à des actions collectives liées à la formation en intelligence artificielle : développement d’enseignements communs, formation continue, mutualisation de ressources pédagogiques et partage de bonnes pratiques.

Recherche

• Contribuer aux activités de recherche et de valorisation scientifique menées au sein de l’Institut de Mathématiques de Toulouse (IMT), en lien, le cas échéant, avec les chaires de recherche de l’Institut ANITI.

• La personne recrutée sera rattachée à l’une des équipes de recherche de l’IMT et participera au développement de projets scientifiques dans son domaine d’expertise.

Environnement scientifique

L’Institut de Mathématiques de Toulouse (IMT) offre un environnement scientifique d’excellence couvrant l’ensemble des champs des mathématiques. La personne recrutée bénéficiera ainsi d’un écosystème de recherche particulièrement riche, favorisant les collaborations interdisciplinaires et le développement de projets à fort impact scientifique.

Elle pourra notamment s’appuyer sur les structures et dispositifs suivants :

• l’École Universitaire de Recherche MINT (Mathematics and INteractions in Toulouse) ;

• le Labex CIMI (Centre International de Mathématiques et Informatique) ;

• le Cluster d’Intelligence Artificielle ANITI ;

• la Fédération régionale de recherche en mathématiques Occimath.

Plus largement, l’écosystème toulousain de recherche, tant académique qu'industriel, offre de nombreuses opportunités de collaborations, de valorisation et de partenariats dans les domaines des mathématiques appliquées, de la science des données et de l’intelligence artificielle.

Conditions générales du poste

• Catégorie du poste : A

• Corps de recrutement : Enseignant/Chercheur

• Quotité de travail : 100%

• Date de prise de fonctions souhaitée : Janvier 2027

• Poste ouvert uniquement aux contractuels

• Type de contrat proposé et durée pour les contractuels : CDD 24 mois

• Localisation géographique : Université de Toulouse – 118 Route de Narbonne – 31062 Toulouse

• Rémunération brute : Pour les contractuels : elle est comprise entre 2 638.61 € et 4 010.52 € en fonction de leur expérience sur des fonctions similaires.
  

Connaissances

• Solides connaissances en statistique (probabilités, inférence statistique, modèles linéaires et généralisés)

• Connaissances approfondies en optimisation (optimisation déterministe et stochastique, programmation linéaire/non linéaire, méta-heuristiques)

• Maîtrise des méthodes de machine learning (apprentissage supervisé et non supervisé, deep learning)

• Connaissance de l’écosystème de l’intelligence artificielle et de ses enjeux scientifiques et sociétaux

Savoir-faire techniques

• Maîtrise des langages et outils de data science (Python, R, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow, …)

• Maîtrise des outils numériques pour l’enseignement (plateformes pédagogiques, calcul scientifique)

Savoirs comportementaux

• Sens de la pédagogie et de la transmission

• Compétences pédagogiques : conception de cours, TD, TP, évaluation des étudiants

• Capacité à encadrer des projets et stages étudiants

• Bon relationnel avec les étudiants et les partenaires académiques et industriels

• Aptitude au travail en équipe et à l’interdisciplinarité

• Autonomie, rigueur et esprit d’initiative

Diplômes et expériences

• Diplôme requis : Doctorat (PhD)

• Expérience souhaitée : Débutant (1 à 3 ans d’expérience)

• Précisions expérience souhaitée / Intitulé du diplôme : Doctorat en statistique, mathématiques appliquées, informatique ou domaine connexe à l’intelligence artificielle. Une expérience post-doctorale et/ou d’enseignement dans le supérieur sera appréciée.

Politique sociale et avantages:

• Contributions aux frais de transport en commun

• Congés jusqu’à 55 jours/an pour les contrats > à 10 mois

• 3 Options de temps de travail (si contrat > à 10 mois): 39h10 => 55 jours de congé, 38h15 => 50 jours de congé, 37h20 => 45 jours de congé

• Possibilité d’aménagement du temps de travail

• Télétravail possible en fonction du poste

• Possibilité aménagement du poste de travail pour les personnes en situation de handicap

• Formations et dispositif d'accompagnement à la prise de fonction managériale

• Contributions à la complémentaire santé – Mutuelle obligatoire à compter du 1er mai 2026

• Subvention restauration collective – Restauration sur place (UPSIDUM, Brasserie, Crous, …)

• Chèques vacances

• Service social

• Forfait mobilité durable (vélo, covoiturage)

• Activités sportives et culturelles

• Établissement engagé (QVT, handicap, parité, diversité)

• Facilité d’accès (métro, bus, périphériques, téléphérique et petits commerces)

• Événements et conférences scientifiques (Journée des personnels, Conférences…)

• Accès bibliothèques universitaires

• Déploiement 10min de sport sur temps de travail

• Parking sur place

• Crèche

• Dans le respect des valeurs du service public, l'Université de Toulouse s'engage en faveur de l'égalité des chances et de la lutte contre toutes les formes de discrimination. Toutes les candidatures sont étudiées de manière équitable, sur la seule base des compétences et qualifications requises pour le poste.