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| Intitulé: | Traitement d’Image et Apprentissage Machine pour le dépistage précoce de la maculopathie diabétique |
| Type d’offre d’emploi: | Offre de thèse |
| Détails de l’offre: | La rétinopathie Diabétique (RD) compliquée de maculopathie peut conduire à la cécité. Préserver la vue du patient requiert de dépister la maladie aussi tôt que possible. Cependant la méthode fond d’œil actuellement utilisée n’est pas suffisamment efficace car elle ne permet pas de détecter les tous premiers signes de maculopathie. L’OCT a le potentiel nécessaire pour visualiser les premiers symptômes, mais cette technique génère de plus grand volumes de données qui, combiné avec le nombre croissant de patients, complique l’utilisation de cette technique par les médecins pour un dépistage systématique. De plus la présence du sang de la RD et de la MD augmente l’atténuation des signaux OCT, ce qui peut masquer les tissus sous-jacents. Dans ce projet, nous visons à développer de nouvelles méthodes de traitement d’image et d’utiliser des techniques d’apprentissage machine pour détecter les marqueurs spécifiques des symptômes de la DM imagée par OCT. Le projet se fera en collaboration avec le laboratoire Œil de l’Université Nationale de Singapour qui développe des solutions IA d’ophtalmologie, ainsi qu’avec le Dr Jean Louis Uzel, ophtalmologue à la clinique Cardella à Tahiti.Mots clefs: Traitement d’image, intelligence artificielle, apprentissage machine, apprentissage median, Maculopathie Diabétique.
Financement: Ce projet bénéficie d’un financement par le Ministère français de lʼEnseignement supérieur, de la Recherche et de lʼInnovation pour trois ans. Supervision: Le projet sera codirigé par Jean Martial Mari (http://www.upf.pf/fr/content/ jean-martial-mari), Maitre de Conférences en Informatique à l’Université de la Polynésie Française, et par Michael Girard (http://www.bioeng.nus.edu.sg/OEIL/), Professeur à l’Université Nationale de Singapour (NUS). Les recherches s’effectueront en collaboration avec le Professeur Alexandre Thiery (NUS), et avec le Dr Jean Louis Uzel, de la clinique Cardella à Tahiti. Les recherches seront effectuées pour l’essentiel au sein du laboratoire GePaSud, Tahiti, Polynésie française, et conduira peut être à effectuer des séjours scientifiques à Singapour (financements obtenus). Candidat: Le candidat devrait avoir un Master Recherche en Traitement du Signal et de l’image ou en Informatique ou en Intelligence Artificielle; des compétences en Imagerie Médicale et en mathématiques seraient souhaitables, mais tous les profils seront considérés pour une possible première audition. Les demandes émanant de candidats avec des besoins spéciaux seront satisfaits dans la mesure de nos capacités, mais les auditions outre-mer auront lieu sur Skype, and le candidat doit être en état et avoir les moyens matériels et légaux de voyager jusqu’à Tahiti. Candidature: Les candidats doivent envoyer un email à Jean Martial Mari (jean-martial.mari@upf.pf), avec une lettre de candidature citant le numéro de la présente offre (DPO1), un CV et les adresses emails de deux ou trois personnes qui pourront le recommander. Date butoir de candidature: 07 May 2018 (07/05/2018) à 10h, heure de Tahiti (UTC-10). Référence : DPO1 |
| Date limite de candidature: | 2018-05-07 |
| Tél de contact: | +689 87 75 00 11 |
| Mail de contact: | jean-martial.mari@upf.pf |
| Intitulé: | Chef de projet Intelligence Artificielle (R&D)/ Data scientist |
| Type d’offre d’emploi: | Offre de post-doc |
| Détails de l’offre: | Nous recherchons pour notre client, cabinet de formation leader français de l’accompagnement VAE, un chef de projet Intelligence Artificielle (R&D) – post doctorant- basé à Paris. Ce cabinet de formation, en plein développement leader sur son marché, a accompagné plus de 5000 candidats dans leur démarche de Validation d’acquis d’expérience. La validation des acquis de l’expérience est une mesure qui permet à toute personne, quels que soient son âge, son niveau d’études ou son statut, de faire valider les acquis de son expérience pour obtenir une certification professionnelle. Dans le cadre de son développement, le cabinet souhaite mener à bien un projet R&D innovant et développer un outil informatique permettant de révolutionner l’état de l’art de la VAE. Poste : Au sein du service R&D, vous serez responsable de la construction d’une plateforme dédiée à l’orientation et à l’accompagnement VAE. Le but de la plateforme : améliorer et modéliser le système d’accompagnement des candidats à la VAE grâce au machine learning et au Big Data.Vous travaillerez en étroite collaboration avec le responsable R&D pour définir les concepts. Vous êtes le responsable Data/Machine Learning de ce projet et mènerez les missions suivantes :• Compréhension des besoins métiers et proposition de solutions pertinentes ;• Collecte et analyse des données (certificateurs, diplômes, compétences…) ;• Développement, test, exploration et implémentation d’algorithmes répondant aux objectifs définis ;• Interface avec le prestataire informatique en charge du développement de l’applicatif, notamment dans le choix de l’orientation technique.Vous serez également amené à participer à des activités annexes telles que la rédaction et la publication d’articles, l’organisation de colloques…Profil : Diplômé d’un doctorat en Informatique ou Intelligence Artificielle, vous recherchez votre premier CDI post doctorat. |
| Date limite de candidature: | 2018-06-30 |
| Mail de contact: | cecile.decuivre@m-executives.com |
| Intitulé: | Poste PR « apprentissage statistique » à l’ENS de Lyon |
| Type d’offre d’emploi: | Offre de poste dans l’académique |
| Détails de l’offre: | L’ENS de Lyon ouvre un poste de professeur entre les laboratoires d’informatique et de mathématique, avec un profil « apprentissage statistique, statistiques en grande dimension ». Ces laboratoires souhaitent en effet impulser une dynamique en développant ce thème brûlant à Lyon. Le poste est publié sur Galaxie, (clôture le 29 mars). Voici la fiche de poste : https://www.galaxie.enseignementsup-recherche.gouv.fr/ensup/ListesPostesPublies/ANTEE/2018_1/0694123G/FOPC_0694123G_4168.pdf N’hésitez pas à nous demander des renseignements, et à faire suivre ce mail aux personnes potentiellement intéressées. Bien cordialement, Patrick Baillot Alice Guionnet Grégory Miermont Nicolas Trotignon |
| Date limite de candidature: | 2018-03-29 |
| Tél de contact: | (+33) 4 72 72 89 32 |
| Mail de contact: | patrick.baillot@ens-lyon.fr |
| Intitulé: | Développement d’une interface haptique pour le contrôle d’un ergomètre de fauteuil roulant |
| Type d’offre d’emploi: | Offre de post-doc |
| Détails de l’offre: | Le LAMIH est impliqué dans le projet Carnot CapaCITIES « Biomechanical cost quantification for wheelchair accessible cities » qui propose de construire un indice reflétant le concept de coût biomécanique pour l’Accessibilité aux utilisateurs de fauteuil roulant manuel (FRM) et de le quantifier pour une large gamme de situations environnementales. Le post-doctorant réalisera ses travaux dans le cadre du projet CapaCITIES et plus précisément sur la tâche « Simulateur de locomotion en FRM » pilotée par le LAMIH et qui a pour objet le développement d’une interface haptique pour le contrôle d’un ergomètre de fauteuil roulant lorsque celui-ci se déplace virtuellement dans un environnement proposant des natures de sol variables. Les ergomètres pour fauteuils roulants ont pour but de simuler la propulsion d’un fauteuil roulant et d’étudier la locomotion dans des situations variées et contrôlées. Le projet fera largement appel à la nouvelle plateforme expérimentale PSCHITT-PMR (Plateforme de Simulation Collaborative, Hybride, Intermodale en Transports Terrestres – Personne à Mobilité Réduite), financée par la région, l’état et le FEDER pour le développement de projets sur le thème du handicap. La plateforme rassemble un hexapode, 6 écrans embarqués, un ergomètre fixé à l’hexapode et un système de capture de mouvements 3D. Le FRM posé sur l’ergomètre sera instrumenté pour mesurer les vitesses de rotation et les efforts au contact de manière à interagir avec l’environnement virtuel. L’hexapode produira les mouvements correspondant à la nature du sol sur lequel le FRM se déplace virtuellement. Le post-doc aura pour mission de prototyper l’interface haptique pour le contrôle de l’ergomètre et de tester son fonctionnement dans différents environnements virtuels interactifs, en toute sécurité pour les sujets. S’il existe déjà des simulateurs de FRM, le niveau de réalisme envisagé pour cette étude est également un challenge ambitieux puisque celui-ci devra être à la fois haptique, dynamique et immersif. Le principal verrou scientifique est la capacité d’adapter les résistances appliquées aux roues en temps réel à partir de l’environnement et des actions du sujet sur le FRM. Cette étape nécessite à la fois une modélisation mécanique des interactions sujet/FRM/environnement et la définition d’algorithmes de contrôle assurant la stabilité de l’ergomètre. L’aspect dynamique est assuré par l’installation de l’ergomètre sur l’hexapode (figure 1), permettant de reproduire la sensation d’instabilité antéro-postérieure et le passage en deux roues, ce qu’aucun simulateur de FRM n’est actuellement capable de réaliser. L’aspect immersif est assuré par l’environnement logiciel Scaner Studio (Oktal). Le travail du post-doc s’organisera autour de trois tâches principales. • Une première tâche vise à la modélisation mécanique des interactions sujet/FRM/environnement permettant de reproduire fidèlement la propulsion d’un fauteuil roulant manuel sur le sol. En effet, un inconvénient des ergomètres actuels est que le fauteuil roulant simulé est toujours modélisé comme une masse et un un modèle de frottement simple, qui ne permet pas une simulation fidèle des déplacements curvilignes. Dans ce projet, l’ergomètre doit permettre de simuler en temps réel tout modèle linéaire ou non linéaire du système fauteuil-PMR, y compris les modèles mettant en œuvre des manœuvres de virage • Une seconde tâche vise à développer et puis intégrer, dans le simulateur PSCHITT-PMR du LAMIH (figure1), un prototype logiciel du système de contrôle haptique de l’ergomètre via l’interface haptique. C’est dans cette tâche, principalement orientée sur des problématiques de commande que seront développés contrôleurs et observateurs. • L’objet de la 3ème tâche est la validation expérimentale de l’interface haptique et l’évaluation fonctionnelle des choix effectués précédemment en situation de fonctionnement écologique. |
| Date limite de candidature: | 2018-03-31 |
| Tél de contact: | +33(0)327511356 |
| Mail de contact: | chouki.sentouh@univ-valenciennes.fr |
| Intitulé: | Associate Professor Position at ENSEA, Cergy, France, with ETIS lab |
| Type d’offre d’emploi: | Offre de poste dans l’académique |
| Détails de l’offre: | ENSEA (www.ensea.fr), “Grandes Ecoles d’Ingénieurs” in Electronics, Informatics, Telecom and Embedded Systems has the will to strengthen its research activities in the field of Learning for Smart Systems with a particular focus on systems with high constrains on resources (low footprint digital world).Research: The recruited candidate will be affiliated with ETIS laboratory (www-etis.ensea.fr), UMR 8051 (Paris Seine University, University of Cergy-Pontoise, ENSEA, CNRS) and will integrate one of its for teams.This Associate Professor permanent position can benefit from a “chair of excellence” environment from the Paris Seine Initiative during the first four years (http://theparisseineinitiative.org/fr/accueil/#). Depending on the CV of the candidate, this latter will be given the opportunity to benefit from accelerated career support (means to quickly obtain their “Habilitation à diriger des Recherches”) by being provided several resources including a limited 64-hour teaching duty (compared with the normal 192 hours) and a 3-year PhD funding to support the research activities.In this context, ENSEA looks for a candidate with high and strong potential in one of the following application domains: • Robotics • Internet of Things • Smart Buildings • Data Representation and Data Processing • Data SecurityA particular attention will be given by the Committee to the proposed research project, the way it can be integrated in one of ETIS’ teams, and finally on the international potential of the project proposals.Contacts: • Aymeric HISTACE ( aymeric.histace@ensea.fr ) : Head of Research Dpt of ENSEA) • Mathias QUOY (mathias.quoy@ensea.fr ) : Head of ETIS labTeaching: The recruited candidate will be part of the Computer Science, and Computer Electronics department of ENSEA.Contact: • Antoine TAUVEL (antoine.tauvel@ensea.fr ) : Deputy Director of ENSEAURL: https://galaxie.enseignementsup-recherche.gouv.fr/antares/can/astree/index.jsp |
| Date limite de candidature: | 2018-03-29 |
| Mail de contact: | aymeric.histace@ensea.fr |
| Intitulé: | Chargé de Recherche en apprentissage automatique UMR INRA-AgroParisTech Paris |
| Type d’offre d’emploi: | Offre de poste dans l’académique |
| Détails de l’offre: | Les détails de l’offre sont sur http://jobs.inra.fr/offers/emploi_perm/concours/crcn/?campagne=23129&intitule=concours&concours=24348#descriptionOnglet « Postes à pourvoir » , puis, en page 3, le concours CRCN-2018-2-MIA-1 (Apprentissage Automatique) |
| Date limite de candidature: | 2018-03-05 |
| Tél de contact: | 01 44 08 72 09 |
| Mail de contact: | antoine.cornuejols@agroparistech.fr |
| Intitulé: | Postdoc de 12 à 18 mois sur l’identification de locuteurs, Caen (France) |
| Type d’offre d’emploi: | Offre de post-doc |
| Détails de l’offre: | Nous sommes à la recherche d’un postdoctorant ayant de l’expérience en apprentissage profond pour travailler avec nous sur un projet d’identification du locuteur dans le cadre des assistants personnels intelligents (type google home). Les méthodes feront appel à l’apprentissage profond. Le candidat devra proposer des nouvelles méthodes, les implémenter et les valider expérimentalement.Contexte: ———– Les assistants intelligents tels qu’ Amazon Echo et Google Home suscitent une vague d’enthousiasme chez les consommateurs. Leurs expéditions ont atteint 5,9 millions d’unités dans le monde en 2016 et devraient décupler d’ici 2022. Ce projet s’inscrit dans cette ligne de recherche et vise à développer un assistant domestique innovant connecté à une plate-forme de services. Il s’appuiera sur l’intelligence artificielle et l’interaction vocale pour assurer un accès sécurisé aux services.Objectifs et défis: ————————— Plusieurs défis devront être surmontés pour effectuer l’identification du locuteur. Le première consistera à définir une architecture d’apprentissage profond suffisamment générique pour le cadre de l’application. Un deuxième défi sera posé par le nombre réduit de données d’apprentissage. Ce problème est particulièrement difficile dans le contexte de l’apprentissage profond, qui exige habituellement une masse énorme de données pour effectuer un apprentissage précis. Le point de vue du projet sera centré sur ces deux points, le second étant à peine abordé par la littérature.Plan de travail: ———– La poste commencera par un état de l’art et un codage des meilleures méthodes non profondes de celui-ci. Cette première étape devrait prendre 3 mois et permettra de fournir un premier résultat aux autres partenaires du projet. La deuxième étape, évaluée à 6 mois, consistera à concevoir une architecture d’apprentissage profond et à l’entraîner afin d’identifier plusieurs membres du projet. La dernière étape, évaluée à 3 mois, consistera à concevoir un premier prototype fonctionnel et à en évaluer les performances (en termes de taille de l’ensemble d’entraînement, de précision et de rappel) lorsqu’un réseau profond est formé sur un nouvel ensemble de personnes. Ce nouvel entraînement sera effectué soit grâce à des poids aléatoires, soit grâce aux poids obtenus lors de l’étape précédente. L’architecture du réseau restera inchangée.Profil du candidat: —————— Le candidat doit avoir un doctorat récent (mois 5 ans) en Informatique (ou Mathématiques Appliquées) dans le domaine de l’apprentissage machine. Des compétences en apprentissage profond sont également bienvenues. De bonnes compétences en programmation sont également requises. De bonnes compétences en communication écrite et verbale ainsi que des aptitudes à travailler en équipe sont recommandées, le candidat doit parler couramment le français ou l’anglais et l’anglais écrit. La langue de travail peut être l’anglais ou le français.Application: ————- Les candidats intéressés doivent soumettre leur candidature à luc.brun@ensicaen.fr et olivier.lezoray@unicaen.frVeuillez inclure dans votre demande un CV, une lettre de motivation indiquant votre intérêt et vos compétences pour ce poste, ainsi que 2 lettres de recommandation (toutes dans un seul fichier pdf). Les candidatures seront acceptées jusqu’ à ce que le poste soit pourvu.Informations complémentaires: ———————– Institution hôte: Université de Caen Normandie et CNRS, laboratoire GREYC (UMR 6072) Salaire brut: 2074 euros par mois (charges comprises) Durée: Un an, pouvant aller jusqu’ à 18 mois Date de début: à partir de février/mars 2018 Avantages: Possibilité de cours de français, participation aux frais de transport, possibilité de restauration sur place. |
| Date limite de candidature: | 2018-05-31 |
| Tél de contact: | 02 31 45 27 01 |
| Mail de contact: | luc.brun@ensicaen.fr |
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Intitulé: |
Associate professor at Telecom ParisTech on Deep learning applied to temporal data analysis |
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Type d’offre d’emploi: |
Offre de poste dans l’académique |
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Détails de l’offre: |
Voir détails sur la page: http://service.tsi.telecom-paristech.fr/cgi-bin/announce/download.cgi?Aid=106&lang=en |
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Date limite de candidature: |
2018-02-28 |
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Mail de contact: |
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Intitulé: |
Poste MC 27 en Machine Learning à Saint-Etienne |
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Type d’offre d’emploi: |
Offre de poste dans l’académique |
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Détails de l’offre: |
Un poste de maître de conférences en informatique est ouvert en 2018 au concours à la Faculté des Sciences et Techniques de l’Université Jean Monnet de Saint-Etienne. Le profil recherche de ce poste est en Apprentissage Automatique. La personne recrutée intègrera l’équipe Data Intelligence du Laboratoire Hubert Curien – UMR CNRS 5516. Les thèmes principaux développés dans l’équipe concernent notamment l’apprentissage de représentation, l’apprentissage par transfert et les aspects théoriques de l’apprentissage statistique. La personne recrutée sera amenée à intervenir à tous les niveaux de la filière en informatique de la Faculté des Sciences et Techniques (FST) du niveau licence au niveau master. Des capacités à dispenser des enseignements en anglais seront fortement souhaitées afin d’effectuer des interventions au sein du master international en Machine Learning et Data Mining (MLDM). Contacts: Amaury Habrard (amaury.habrard@univ-st-etienne.fr) – Responsable de l’équipe Data Intelligence |
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Date limite de candidature: |
2018-03-30 |
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Mail de contact: |
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Intitulé: |
Poste MC 27 en Data Mining à Saint-Etienne |
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Type d’offre d’emploi: |
Offre de poste dans l’académique |
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Détails de l’offre: |
Un poste de maître de conférences en informatique est ouvert en 2018 au concours à l’école d’ingénieurs Télécom Saint-Etienne. Le profil recherche de ce poste est en Fouille de Données. La personne recrutée intègrera l’équipe Data Intelligence du Laboratoire Hubert Curien – UMR CNRS 5516. Elle sera amenée à travailler notamment sur des méthodes de fouille (classification, recherche de motifs, etc), d’analyse et d’extraction permettant de traiter des données complexes : graphes attribués, graphes multi-relationnels, séquences, données en flux, documents… Une ouverture vers la détection de fraudes et d’anomalies serait particulièrement appréciée. La personne recrutée interviendra prioritairement dans les 2 dernières années du cycle ingénieur sous statut étudiant de Télécom Saint-Etienne (TSE), et ponctuellement dans les autres années et filières portées par TSE. Contacts: Amaury Habrard (amaury.habrard@univ-st-etienne.fr) – Responsable de l’équipe Data Intelligence. Lilian Bossuet (lilian.bossuet@univ-st-etienne.fr) – Directeur du département Informatique-Télécom-Image du Laboratoire Hubert Curien. Bruno Sauviac (bruno.sauviac@telecom-st-etienne.fr) – Directeur des formations TSE. Frédérique Laforest (frederique.laforest@telecom-st-etienne.fr) – Resp. secteur informatique TSE. |
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Date limite de candidature: |
2018-03-30 |
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Mail de contact: |
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Intitulé: |
Post-doc position on Graph Edit Distance /Error Correcting Graph Matching/Quadratic minimization. |
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Type d’offre d’emploi: |
Offre de post-doc |
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Détails de l’offre: |
The candidate will work within a small team of three persons in collaboration with other laboratories. Together with this team the candidate will develop new methods to compute close approximations of the Graph edit distance on large graphs. This research activity will be based on a formulation of the Graph edit distance as the minimization of a quadratic functional. From this point of view, the Graph edit distance is quite similar to error correcting graph matching. The candidate will be encouraged to propose his own improvements of this existing framework. Possible research directions, include the design of efficient parallel bipartite graph matching methods (to be included in quadratic minimization schemes) and proposals of new quadratic minimization schemes. Validated methods will be included in a global library on Graph edit distance developed by the team. Salary: This position will be granted with about 2280 euros/month net salary. Application domains: machine learning on graphs (prediction of molecular properties, analysis of brain connectivity graphs, malware detection, . . . ) Further details: Place: The research will be conducted at GREYC Laboratory (Caen, France) in Normandy. The GREYC (UMR 6072) is affiliated to the CNRS, University of Caen and ENSICAEN. Start date: January/ February 2018 Duration: 12 to 20 months according to discussions with the candidate. Topics: Graph Edit distance, error correcting graph matching, combinatorial optimization, quadratic minimization. Contacts to apply and further information: • Luc Brun (luc.brun@ensicaen.fr, 02 31 45 27 01) and • Sébastien Bougleux (sebastien.bougleux@unicaen.fr) Required skills: • PhD or Master in Applied Mathematics or computer science, • experience in C++ or Matlab programming, • knowledge in optimization (discrete or continuous). Required documents: Please send the following documents: • up to date CV, • Any recommendation letter • A short document on research experience and interests |
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Date limite de candidature: |
2018-03-31 |
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Tél de contact: |
02 31 45 27 01 |
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