Mission d’enseignement :
Le candidat s’impliquera dans l’enseignement des S2D dans le cursus IPSAlien au sein du Département de Mathématiques appliquées. Cet enseignement irrigue le cycle ingénieur toutes filières et options confondues. Il s’agira d’initier les élèves au Data mining, au Machine learning et au Deep learning avec applications industrielles (optimisation, navigation autonome, traitement d’images, télécommunications aéronautiques et aérospatiales, coopération multi-agents, optimisation énergétique, maintenance prédictive, cybersécurité, logistique, etc.). L’enseignement sera réparti sur les 3 années du cycle ingénieur et/ou bachelor sous forme de cours magistraux, travaux dirigés/pratiques, projets (d’études et d’applications industrielles), cours électifs et CIRI.
De fortes compétences en apprentissage et prévision en statistiques, Deep learning et Big data sont attendues. L’accent est porté sur l’accompagnement logiciel et informatique pour les applications industrielles. Il interviendra éventuellement sur des enseignements de mathématiques appliquées en cycle ingénieur pour combler un déficit.
Il doit être capable d'assurer une partie de ses enseignements en anglais.
Le service d’enseignement de base est de 200h/an modulables en fonction du format et des autres missions confiées. Une implication forte dans la vie du département, en particulier, et de l’école, en général, est attendue. Notamment, il participera à l’élaboration et l’évolution des programmes de la science des données et de la décision.
Mission de recherche :
Les activités de recherche au sein de l’école contribuent au développement des connaissances dans les domaines de l’aéronautique et du spatial ainsi qu’à la formation des étudiants. Elles sont structurées au travers de 4 équipes : Matériaux, Mécanique, Fluides & Energétique (2MFE), Physique & AstroPhysique (PAP), Signaux & IA (SIA), et Contrôle, Optimisation & Décision (COD).
Le profil recherche est large et ouvert. Le candidat devra nous exposer son projet de recherche qui contribuera à la consolidation des applications de l’IA.
D’un point de vue organisationnel, la/le candidat(e) sera rattaché(e) à la DR2I, essentiellement basée sur le campus parisien, et son travail contribuera à l’équipe SIA dont les activités principales incluent l’apprentissage statistique appliqué au traitement du signal et à l’optimisation de structures composites, le diagnostic non destructif de réseaux filaires, la coopération multi-agents pour les nouvelles mobilités et la modélisation statistique en environnement non-gaussien. Des interactions ponctuelles avec l’une des trois autres équipes (2MFE, PAP et COD) ne sont pas à exclure notamment sur des projets pluridisciplinaires.
Des connaissances en traitement des systèmes autonomes par l’IA et en informatique décisionnelles seront les bienvenues.
Enfin, une appétence pour les applications aéronautiques et spatiales serait un complément fort appréciable.
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