Chargé·Chargée de recherche de classe normale du développement durable (CR CN)
Établissement : Université Gustave Eiffel
Laboratoire d’accueil : Département COSYS – LEOST (Campus de Lille) – site web
Discipline(s) : Mathématiques appliquées, Machine Learning, Traitement du signal
Spécialités : Apprentissage profond, IA distribuée, Edge computing, Analyse multimodale, Modélisation pour systèmes communicants
Contacts :
- COCHERIL Yann, Directeur par intérim de l’équipe COSYS-LEOST
- DENIAU Virginie, Directrice de recherche COSYS-LEOST
Positionnement scientifique
Le poste s’inscrit dans les activités du département COSYS (Composants et Systèmes) et du laboratoire LEOST, qui développent des recherches sur les systèmes communicants, la perception multimodale et la cybersécurité appliquées aux mobilités intelligentes et aux environnements urbains complexes.
Les travaux porteront sur la conception de modèles d’IA innovants, distribués et coopératifs, capables d’opérer en environnements contraints (temps réel, embarqué, edge), avec application à la détection, l’identification et la sécurisation de drones à partir de données hétérogènes (notamment radiofréquences et perception multimodale).
L’objectif est de développer des approches robustes d’apprentissage et d’analyse de signaux adaptées aux environnements électromagnétiques variables, en lien étroit avec les enjeux de sécurité des systèmes communicants et des mobilités intelligentes.
Profil recherché
La personne recrutée devra démontrer :
- Une expertise forte en mathématiques appliquées / apprentissage automatique / deep learning
- Une capacité à développer des modèles adaptés aux architectures distribuées ou embarquées
- Un intérêt pour l’analyse de données issues de systèmes physiques complexes (RF, capteurs, perception multimodale)
- Une production scientifique de haut niveau (revues et conférences internationales)
Une appétence pour les problématiques de systèmes communicants, de cybersécurité ou de traitement du signal radiofréquence constituera un atout.
