Enseignant-Chercheur Contractuel H/F - 93

- Volet enseignement :

Ce projet de recrutement s'inscrit dans la volonté de l'École de massifier l'enseignement en statistiques, apprentissage automatique et intelligence artificielle (IA) pour l'ensemble de ses étudiants.
Vous interviendrez dans les cours de deuxième et troisième année du cycle ingénieur, correspondant au niveau universitaire master, et aurez la responsabilité d'une partie des enseignements liés à ces sujets.
L'objectif est d'une part de fournir à tous les futurs ingénieurs diplômés les bases théoriques de l'apprentissage automatique ainsi que des méthodes modernes d'IA, telles que les réseaux neuronaux et les modèles génératifs. D'autre part, le projet inclut une participation à un master co-accrédité avec les écoles de l'IP Paris, axé sur la recherche en IA.

La charge totale d'enseignement envisagée est de l'ordre de 100 heures par an, répartie entre cours magistraux, petites classes et encadrement de projets. Il est tout à fait envisageable que les enseignements soient dispensés en anglais.
- Volet recherche :

Le laboratoire est déjà reconnu mondialement sur plusieurs domaines liés au numérique : simulation pour la science des matériaux, algorithmes d'optimisation et de recherche opérationnelle, méthodes numériques pour la modélisation des risques. Si ses chercheuses et chercheurs intègrent de plus en plus l'IA dans leurs recherches, notamment en recherche opérationnelle, contrôle automatique, et simulation moléculaire, le CERMICS souhaite aujourd'hui renforcer sa position dans les aspects fondamentaux ou méthodologiques de la science des données et de l'IA.

Dans ce cadre, vous, expert(e) en apprentissage statistique, serez capable de mener des recherches fondamentales ou méthodologiques d'envergure internationale, et de développer des collaborations avec les différentes équipes du laboratoire.
Vous devrez allier une solide formation théorique à une grande adaptabilité, nécessaire dans un domaine en constante évolution.

Vous serez également un interlocuteur clé pour les partenaires industriels et les autres laboratoires de l'École, notamment sur les questions méthodologiques liées à l'analyse des grands volumes de données et au développement de solutions d'IA fiables, frugales et interprétables.