Enseignant-chercheur Machine Learning IA

  • CentraleSupélec
  • Publiée le : 2018-09-26

Enseignant-chercheur en Intelligence Artificielle et Traitement du Signal, équipe de recherche FAST de CentraleSupélec campus de Rennes (CDI de droit public niveau Maître de Conférence)

Les activités d'enseignement seront menées sur un large spectre recouvrant les enseignements dispensés aux élèves de CentraleSupélec du programme Ingénieur CentraleSupélec ainsi que les formations plus spécialisées de masters ou de mastères spécialisés :

  • Formation initiale : participation active à l'encadrement de travaux de laboratoire et de projets, encadrement de travaux dirigés, cours.
  • Formation continue : travaux dirigés ou cours spécialisées sur des sujets spécifiques.

Les matières enseignées font notamment appel à des compétences en informatique (Intelligence Artificielle, Machine Learning) mais également en traitement du signal, Réalité Virtuelle et Augmentée.

Les activités de recherche seront menées au sein de l'équipe de recherche FAST ; cette équipe fait partie du département Image de l'UMR IETR (Institut d'Electronique et de Télécommunications de Rennes, UMR 6164). Sa recherche actuelle porte sur l'analyse des émotions (visage, contexte) en particulier dans un but médical (dépression, PTSD, burnout, surentraînement) dans le cadre d'un partenariat avec l'UMR CognacG et le CHU d'Angers. Pour renforcer son équipe résolument tournée vers l'Intelligence Artificielle, le Deep Learning et le traitement d'image, FAST souhaite enrichir ses compétences en audio pour développer une approche réellement multimodale en analyse des émotions. Les travaux futurs s'inscriront dans la forte culture de valorisation industrielle de l'équipe (création de trois startups en sept ans).

  • Etre titulaire d'une thèse en application des techniques d'intelligence artificielle ou en Traitement du Signal,
  • Avoir l'ambition de développer des activités de recherche de haut niveau international,
  • Avoir le goût de l'enseignement.

Dossier 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 et tous document permettant d'attester de l'expérience devront être adressés par courriel uniquement aux deux contacts ci-dessous avant le 15 Décembre au plus tard.

Renaud Séguier, responsable de l'équipe FAST

Christophe Bidan, directeur du campus de Rennes de CentraleSupélec

Pour tous renseignements d'ordre administratif, s'adresser au service des personnels :

Lorraine Maret, ressources humaines

Elodie Ledoux, ressources humaines

Adresses mails : prenom.nom (at) centralesupelec.fr

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