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- Structure Télécom Paris
- TRL (Technology readiness level) 1
- Nom Enzo Tartaglione
- Email enzo.tartaglione@telecom-paris.fr
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- Titre Enseignant-Chercheur en Apprentissage profond pour les données multimodales
- Description Qui sommes-nous ?
Télécom Paris, école de l’IMT (Institut Mines-Télécom) et membre fondateur de l’Institut Polytechnique de Paris, est une grande école du top 5 des écoles d’ingénieurs généralistes françaises.
La Raison d’Être de Télécom Paris est de former, imaginer et entreprendre pour concevoir des modèles, des technologies et des solutions numériques au service d’une société et d’une économie respectueuses de l’humain et de son environnement.
Nous recherchons une nouvelle ou un nouveau Enseignant-Chercheur spécialisé en Apprentissage Profond pour les Données Multimodales pour notre département Images, Données et Signal (IDS) de Télécom Paris. En tant que membre de notre équipe dynamique, vous contribuerez à la recherche et à l'enseignement dans un environnement stimulant et innovant.
Vos missions principales seront de :
- Participer à des projets de recherche de pointe en apprentissage profond appliqué aux données multimodales
- Enseigner et encadrer les étudiants dans le domaine de l'apprentissage profond et des technologies multimédias
- Collaborer avec des chercheurs et des professionnels de l'industrie pour développer des solutions novatrices
- Contribuer à la publication d'articles scientifiques et à la diffusion des résultats de recherche
Pré-requis du poste
Le candidat idéal sera titulaire d'un doctorat en vision par ordinateur, apprentissage automatique ou traitement des signaux, avec un excellent dossier de publications et une solide expérience internationale. Il devra démontrer des compétences en apprentissage profond pour les données multimodales, vision par ordinateur et traitement vidéo. Des qualités telles que l'esprit d'équipe, l'autonomie, la motivation, ainsi que la capacité à obtenir des financements et à conseiller des thèses sont essentielles. La maîtrise de l'anglais est requise, tandis que la connaissance du français n'est pas obligatoire. Une expérience dans l'enseignement universitaire est souhaitée. Des compétences supplémentaires en modèles probabilistes, traitement statistique des images/vidéos et apprentissage continue seront des atouts appréciés.
Si vous êtes passionné par l'apprentissage profond, les données multimodales et que vous souhaitez intégrer une équipe de chercheurs de renommée internationale, rejoignez nous !
- Bénéfices Pourquoi nous rejoindre ?
Vous travaillerez dans un environnement en plein développement, agréable, verdoyant et accessible (notamment pour les personnes en situation de handicap) à seulement 20 km de Paris (RER B et C, proximité des grands axes routiers, navette mutualisée en partance de la Porte d'Orléans). Vous bénéficierez de :
- 49 jours de congés annuels (CA + RTT)
- Flexibilité des horaires de travail (en fonction de l'activité du service)
- Télétravail 1 à 3 jours/semaine possible
- Remboursement abonnement transports en commun à 75%
- Proximité de nombreuses infrastructures sportives, conciergerie, parking souterrain, restauration interne...
- Associations du personnel au niveau de l'école et du ministère
- A savoir : nos cotisations sociales sont moins élevées que dans le secteur privé
- Nouveauté Pour candidater veuillez envoyer les éléments suivants :
- un curriculum vitae complet et détaillé (max 2 pages),
- une lettre de motivation,
- un rapport d'activités (tableau des activités) en recherche (encadrement, problématique, ...), en enseignement (titre, volume, ...) et des tâches collectives (max 4 pages)
- un descriptif d'enseignement (résumé des activités, un projet succinct d’intégration en enseignement au niveau universitaire et formation continue) (max 4 pages)
- un descriptif de recherche (résumé et résultats des activités, un projet succinct d’intégration en recherche) (max 4 pages)
- une copie des 3 meilleures publications, liste de publications
- les noms et adresses de deux personnalités qualifiées pouvant donner un avis éclairé sur la candidature.
Informations complémentaires :
Fin candidature : 12 octobre 2024
Type de contrat : CDI
Contacts : Enzo Tartaglione - enzo.tartaglione@telecom-paris.fr
Nous recrutons sur la base des compétences, sans distinction d'origine, d'âge ou de sexe, et tous nos postes sont ouverts aux personnes handicapées.
- Mots clés intelligence artificielle
- Secteurs Data analytics et Intelligence artificielle
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- Titre Assistant/Associate Professor on Deep Learning for Multimodal Data - CDI
- Description Who are we?
Télécom Paris, a school of the IMT (Institut Mines-Télécom) and a founding member of the Institut Polytechnique de Paris, is one of the top 5 French general engineering schools.
The guiding mission of Télécom Paris is to train, imagine and undertake to design digital models, technologies and solutions for a society and economy that respect people and their environment.
We are looking for a new Lecturer specialized in Deep Learning for Multimodal Data for our Images, Data and Signal (IDS) department at Télécom Paris. As a member of our dynamic team, you will contribute to research and teaching in a stimulating and innovative environment.
Your main missions will be to :
- Participate in cutting-edge research projects in deep learning applied to multimodal data
- Teach and mentor students in the field of deep learning and multimedia technologies
- Collaborate with researchers and industry professionals to develop innovative solutions
- Contribute to the publication of scientific articles and the dissemination of research results
Job requirements
The ideal candidate will hold a PhD in computer vision, machine learning or signal processing, with an excellent publication record and solid international experience. He/she will demonstrate competence in deep learning for multimodal data, computer vision and video processing. Qualities such as team spirit, autonomy, motivation, as well as the ability to secure funding and advise theses are essential. Fluency in English is required, while knowledge of French is not mandatory. Experience in university teaching is desirable. Additional skills in probabilistic models, statistical image/video processing and continuous learning will be appreciated.
If you are passionate about deep learning and multimodal data, and would like to join a team of internationally renowned researchers, come and join us!
- Bénéfices Why join us?
You'll be working in a fast-growing, pleasant, green and accessible environment (particularly for people with disabilities) just 20 km from Paris (RER B and C, close to major roads, shared shuttle service from Porte d'Orléans). You will benefit from :
- 49 days' annual leave (CA + RTT)
- Flexible working hours (depending on the department's activity)
- Teleworking 1 to 3 days/week possible
- 75% reimbursement of public transport season ticket
- Proximity to numerous sports facilities, concierge service, underground car park, in-house catering, etc.
- Staff association at school and department level
- Good to know: our social security contributions are lower than in the private sector
- Nouveauté To apply, please send the following documents:
- a detailed curriculum vitae (max 2 pages),
- a letter of motivation,
- a report on activities (table of activities) in research (supervision, problems, etc.), teaching (title, volume, etc.) and collective tasks (max 4 pages)
- a description of teaching (summary of activities, a brief project for integration into university teaching and continuing education) (max 4 pages)
- a research description (summary and results of activities, a brief plan for integration into research) (max 4 pages)
- a copy of the 3 best publications, list of publications
- the names and addresses of two qualified personalities who can give an informed opinion on the application.
Additional information :
Application deadline: October 12th, 2024
Type of contract: Permanent contract
Contact: Enzo Tartaglione - enzo.tartaglione@telecom-paris.fr
Telecom Paris is an equal-opportunity employer.
All our positions are open to individuals with disabilities.
- Mots clés artificial intelligence
- Secteurs Data analytics & Artificial intelligence
