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Université de Lorraine

Type d’emploi : poste d’ingénieur en informatique (H/F 2 ans à temps plein)
Lieu : Nancy, LORIA, équipe Orpailleur (contact : amedeo.napoli@loria.fr)
Niveau : Ingénieur en informatique (bac+5, Master ou école d’ingénieur)
(** English below **)

Missions et activités.
Dans le cadre du projet Kesaio, un poste d’ingénieur est à pourvoir pour une durée de 2 ans dans l’équipe Orpailleur au LORIA Nancy.
Le projet Kesaio a pour objectif de définir et d’implémenter une méthode semi-automatique de conception et d’enrichissement d’ontologies à partir de documents accessibles sur le web des données.
Dans ce projet, l’ingénierie des connaissances tient une place majeure et fait appel à des techniques de découverte de connaissances (recherche de définitions de concepts dans des données RDF), de représentation des connaissances et de raisonnement. Ainsi, il est envisagé d’utiliser des méthodes de fouille de motifs et l’analyse formelle de concepts (FCA). De plus, des méthodes de conception et de gestion de graphes de connaissances seront également mises en oeuvre.

Contexte de travail
Le travail se fera au Laboratoire LORIA, dans l’équipe Orpailleur (https://orpailleur.loria.fr/), qui possède un savoir-faire et une expertise en découverte de connaissances, en fouille de données et apprentissage, représentation des connaissances et raisonnement, et en conception semi-automatique d’ontologies.
Dans ce projet, l’équipe Orpailleur collabore avec l’entreprise Airudit, maître d’oeuvre du projet Kesaio, et qui développe entre autres des assistants conversationnels (voir https://www.airudit.com/fr-FR/).

Candidature et compétences.
Le candidat doit avoir un Master en informatique ou un diplôme d’ingénieur (bac+5) avec une composante forte en informatique et/ou mathématiques appliquées.
Des connaissances en découverte de connaissances, en apprentissage, en représentation des connaissances, en formalisation du raisonnement et en ingénierie des ontologies seront fortement appréciées.

La candidature doit impérativement se faire sur le Portail Emploi du CNRS (https://emploi.cnrs.fr/) et doit comprendre un curriculum vitae récent, une lettre de motivation, deux lettres de recommandation ou deux noms de référents, ainsi qu’un relevé des notes des trois dernières années d’étude (L3, M1 et M2 ou école d’ingénieurs).

Contact : Amedeo Napoli (amedeo.napoli@loria.fr)

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Télécom Paris

Dear all,

We have multiple openings for PhD students, Postdoctoral Researchers and R&D Engineers at Télécom Paris, Institut polytechnique de Paris, in the “Signal, Statistics and Learning (S2A) team. 

All positions are located at Telecom Paris, 19 place Marguerite Perey, 91120 Palaiseau, France.

Start of the positions: October/November 2022 (for PhDs/Engineer), January 2023 for PostDoc

Subject:

The positions will be a part of the ERC Advanced (2022) – HI-Audio (Hybrid and Interpretable Deep neural audio machines)project, which aims at building hybrid deep approaches combining parameter-efficient and interpretable models with modern resource-efficient deep neural architectures with applications in speech/audio scene analysis, music information retrieval and sound transformation and synthesis.

The potential topics include (and are not limited to):

– Deep generative models, adversarial learning

– Attention-based models and curriculum learning

– Statistical/deterministic audio models (signal models, sound propagation models,…)

– Music Information Retrieval software platform development (R&D Engineer position)

Candidate Profile: 

– For the Phd positions: A masters degree in applied mathematics, datascience/computer scienceor speech/audio/music processing is required.

– For the Postdoc position: PhD degree and publications in theory or applications of machine learning, generative modelling, discrete optimal transport or signal processing, ideally with applications to Speech/Audio/Music signals.

– Master internship positions will also be open in early 2023.

Télécom Paris, and the S2A  team:

The S2A team gathers 18 permanent faculties covering a wide variety of research topics including Statistics, Probabilistic modeling, Machine learning, Data science, Audio and social signal processing. On the overall, Télécom Paris’ research counts 19 research teams and covers various domains in computer science and networks, applied mathematics, electronics, image, data, signals and economic and social sciences. Télécom Paris (https://www.telecom-paris.fr/en/home) is a member of IMT (Institut Mines-Télécom), and is a founding member of the Institut Polytechnique de Paris (IP Paris, https://www.ip-paris.fr/en), a world-class scientific and technological institution which is a partnership between five prestigious French engineering schools  with HEC as a key partner.

Application:
– There is no specific deadline. Applications are welcome until all positions are filled.

– In the application, please send a resume, a motivation letter (and full transcript grades for Phd/Engineer positions) to Gaël Richard, firstname.lastname@telecom-paris.fr. At least one reference letter will be asked in a second step.

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INRAE/AgroParisTech

Deux postes d’ingénieur (Ingénieur(e) d’étude en statistique, ingénieur(e) de recherche en optimisation pour le machine learning) et un poste de maître(sse) de conférences en apprentissage statistique sont susceptibles d’être ouverts dans l’équipe SOLsTIS de l’unité MIA Paris-Saclay au concours en 2022. Les postes effectivement ouverts au concours seront annoncés sur les sites institutionnels d’INRAE et d’AgroParisTech dès leur parution au Journal Officiel.

L’UMR MIA Paris-Saclay est une unité mixte de recherche INRAE et AgroParisTech localisée à Palaiseau  à partir de Mai 2022. Elle regroupe des statisticiens et des informaticiens spécialisés dans la modélisation et l’apprentissage statistique et informatique pour la biologie, l’écologie, l’environnement, l’agronomie et l’agro-alimentaire. L’équipe SOLsTIS développe et diffuse des méthodes statistiques de modélisation et d’apprentissage en application aux sciences du vivant.

– L’ingénieur(e) d’étude serait chargé(e) d’études statistiques en réponse aux sollicitations de nos partenaires biologiques.   Voir ici pour un descriptif des attentes et objectifs
– L’ingénieur(e) de recherche viendrait renforcer les compétences de l’équipe en optimisation et apprentissage automatique ou statistique et plus particulièrement dans le domaine des algorithmes stochastiques d’optimisation issus de la communauté du machine learning pour l’apprentissage statistique. Voir ici pour les détails
– Le/la maître(sse) de conférences AgroParisTech viendrait renforcer et diversifier les compétences méthodologiques de l’équipe en apprentissage statistique modernes. Voir ici pour les détails

Dans tous les cas, les candidat(e)s devront avoir une motivation réelle pour les applications en sciences du vivant et l’envie de travailler en équipe.

Si vous êtes intéressés, n’hésitez pas à nous contacter (pierre.barbillon@agroparistech.fr, sophie.donnet@inrae.fr, julien.chiquet@inrae.fr)