Proposition de postes

Postes d’enseignants-chercheurs

• [MCF] Apprentissage automatique appliqué aux signaux et données de santé – IMT Mines Alès
• Poste MCF 61/27 R&T Sophia / I3S « Enjeux dans le Cloud : énergie, stockage moléculaire, réseaux »
• Postes enseignants-chercheurs au département Informatique et Télécommunication, ESIEE Paris, Université Gustave Eiffel
• CHAIRE PROFESSEUR JUNIOR« Méthodes de simulation moléculaire nouvelle génération », Cnam Paris
• [MCF] Poste MCF (N° 261466) de IA à l’Université de Lille / CRIStAL, section 27
• [MCF] Poste MCF (N° 261474) de Vision par Ordinateur et SNN à l’Université de Lille / CRIStAL, section 27
• [MCF] section 61/63 à l’Académie Militaire de Saint-Cyr Coëtquidan (détachement)
• 3 postes d’enseignant-chercheur à l’École de l’Air et de l’Espace (contractuel ou détachement)
• [MCF] Poste MCF ENS Lyon
• Poste PR 61 : Professeur en traitement du signal à l’Université de Lorraine
• [MCF] en traitement du signal et des images au L2S, CentraleSupélec (campus de Gif-sur-Yvette)
• [MCF] section 61/27– Imagerie médicale et Intelligence artificielle-Université de Rouen
• MCF – IUT Béziers – Enseignement en informatique, développement web, développement mobile, réalité virtuelle, réalité augmentée, 3D.
• Poste MCF section 27 à Nancy-LORIA
• [MCF] Maître de conférences en Acoustique et Audio – Cnam Paris (sections CNU 60/61)
• [MCF] Poste de MCF à Aix-Marseille Université / Laboratoire LIS – CNU 27
• L’Université Bretagne Sud recrute 3 enseignants-chercheurs en systèmes embarqués, électronique et mécatronique (Lorient)
• Postes d’enseignant·e-chercheur·e ouverts à l’EPITA pour la rentrée 2026 dans l’équipe Traitement d’Images et Reconnaissance de Formes
• Postes EC au CMAP, Ecole Polytechnique
• [MCF] Maître de Conférences en Méthodes computationnelles pour l’Intelligence Artificielle (H/F) – CDD de 3 ans
• Poste MCF section 61/63 CNAM Paris
• Enseignant-chercheur (F/H) sur une Chaire d’excellence Hi !Paris Cluster 2030 « Adaptation multimodale pour modèles de foundation »
• Enseignant-chercheur (F/H) sur une Chaire d’excellence Hi !Paris Cluster 2030 « Grands modèles pour la robotique »
• Enseignant-chercheur en Télédétection radar et IA
• [MCF] Poste MCF 27/61 IUT à Caen – GREYC
• [MCF] Poste Enseignant-Chercheur « Communications Numériques », CNU 61, ENSEEIHT/Toulouse INP/Lab. IRIT.
• Poste de MCF 61/27 Université d’Artois
• Poste MCF 61 – Université Jean Monnet (Télécom Saint-Etienne et Laboratoire Hubert Curien) Science des images et de la vision par ordinateur
• Postes d’enseignant-chercheur – Laboratoire CRIStAL – Équipe 3D SAM
• Poste IA et vision par ordinateur équipe 3D-SAM à Lille
• [CENTRALESUPELEC] MCF/EC en Intelligence Artificielle Embarquée
• Poste MCF 27 – Université Savoie-Mont-Blanc
• [MCF] section 61 BCI ou Imagerie Multispectrale ou Signal CRISTAL – Université de Lille
• [MCF] Traitement d’image – U. Bourgogne Europe – ImViA & IUT Le Creusot – section CNU 61
• Poste MCF à l’Université Lyon 1 / LIRIS, section 27

Postes de chercheurs

• [CRCN] Chargé·e de recherche en « Drones et Intelligence Artificielle : sécurité et services autonomes »

Post-doctorants

• [Postdocs] Recrutement de deux postdoctorants – Excavatrice robotisée, intelligente et sûre
• [Postdoc] Privacy-preserving and ressource-efficient federated learning for ship detection from satellite imagery
• [PostDoc] Prédiction d’agnelages à partir de vidéos
• [PostDoc] Sepsis Prediction by Intelligent Continuous Evaluation
• [Post-doc] Online Optimal Transport
• [PostDoc] PEPR 5G JEN – Postdoc on Sustainable wireless communications: low-energy, low-cost and zero added electromagnetic waves

Postes d’ATER

Aucune offre pour le moment

Sujets de thèses

• [PhD] 3D CARS data analysis and reconstruction
• [PhD] Early Detection and Monitoring of Brain Strokes in Multiphysics Context: Combining Microwave Imaging and Electrical Impedance Tomography
• [PhD] Off-the-grid curve retrieval in time-frequency transforms
• [PhD] Automatic measurement and prediction of the distance to a sound source using microphone arrays for bird species detection
• [PhD] COmpromis entre SEcurité VIsuelle et aptitude à analyser les images chiffrées sélectivement
• [PhD] Surveillance de la pollution aquatique par intelligence artificielle basée sur l’imagerie couleur et hyperspectrale
• [PhD] in AI for Computer Vision: Adaptive and Explainable Video Anomaly Detection
• [PhD] Optimized super-resolution adapted to shooting conditions
• [PhD] Satellite attitude estimation from resolved ground-based images with bayesian filtering
• [PhD] AI for Multimodal Ophthalmic BiomarkersFoundation Models and Predictive AI for Video-Based Analysis of Social Synchronization in Autism Therapy Context
• [PhD] LEMoN: Longitudinal Explainable Motion analysis for Neurodegenerative diseases
• [PhD] Video content security in a deep learning coding architecture
• [PhD] Geometric-Semantic Adaptation of Multimodal LLMs for High-level Landmark Detection in Complex Environments
• [PHD] Multimodal AI algorithm for predicting the locomotor behavior of aquatic animals in turbulent flows
• [PhD] BAYESIAN RECEIVER DESIGN AND BEAMFORMING FOR MULTIUSER MIMO THZ COMMUNICATIONS USING PROBABILISTIC GRAPHICAL MODELS AND GRAPH NEURAL NETWORKS
• [PhD] 15 positions HORIZON-MSCA SPRING
• [PhD] Optical fiber, AI, Cybersecurity
• [PhD] ANR: On-line change detection on Lie groups for satellite attitude control
• [PhD] Modèles d’apprentissage robustes et quantification de l’incertitude pour la vision par ordinateur en agriculture face aux changements de contexte (Laboratoire IMS, Bordeaux)
• [PhD] Physics-Informed Machine Learning for Acoustic Holography
• [PhD] STM/Telecom Paris – Méthodes avancées de mitigation d’interférences pour un Radar FMCW
• [PhD] Multi-modal data synchronization for speech and gesture analysis
• [Stage M2+PhD] Self-supervised spiking neural networks for object detection and segmentation
• [StageM2+PhD] Pattern Extraction in Spiking Neural Networks and FPGA Implementation
• [PhD] Explainable Deep Learning for Early Identification of Neurodevelopmental Alterations through the Analysis of Cardiac Autonomic Regulation
• [PhD] Détection de signaux faibles en contexte volcanique tropical : Apprentissage profond et traitement avancé du bruit électromagnétique
• [StageM2 + PhD] Nouvelles représentations temps-fréquence de signaux non stationnaires
• [StageM2+PhD] (AI) Hetero-modal encoder for generation of coherent hypoperfused volume across MRI sequences
• [Stage M2(+PhD)] Synthèse de formes d’ondes Radar et communication par réseau MIMO
• [PhD] Perception sémantique par analyse spatio-spectrale de la scène – thèse MINES PSL – Safran

Postes d’ingénieurs

• [StageM2, IngeInf] Sujets de stages M2/ Ingénieur Informatique – ADAGIO – Lab. Loria – Nancy.
• [Poste IGR] Ingénieur/e de recherche IA et segmentation automatique des images médicales

Offres de stages

• [Stage M1] Application des méthodes IA à l’algorithme MUSIC
• [StageM2] Object detection in real world using Domain generalization and Active learning
• [StageM2/Ing] Shape Optimal Combination of Multiple Segmentations and Probability Maps in Medical Imaging
• [StageM2] Equilibrium propagation based learning mechanism for graph transformer
• [StageM2] Fusion caméra-radar pour la surveillance d’habitacle automobile
• [StageM2] Time series classification using machine learning for edge devices (microcontrollers)
• [StageM2] Unidimensional and Multidimensional Time series Analysis
• [StageM2] Active and Incremental Learning for Object Detection
• [StageM2] Graph-Transformer Based Techniques for Facial Expression Recognition, Human Gesture & Action Recognition from Videos
• [Stage M2+PhD] Self-supervised spiking neural networks for object detection and segmentation
• [StageM2+PhD] Pattern Extraction in Spiking Neural Networks and FPGA Implementation
• [StageM2] Analysis of imaging statistical performance for synthetic-aperture observation systems
• [StageM2] Analyse et Modélisation des données de Mouvement Humain dans les Métiers de l’Artisanat
• [StageM2] Internship in Quantification for Radio-Astronomy
• [StageM2] Approche Deep Learning pour l’analyse du mouvement chez des enfants présentant des troubles moteurs et de la coordination
• [StageM2] Complex-Valued Neural Networks for Inverse Scattering Problems
• M2 Internship: Dynamic Inference in CNNs via Mixture of Experts and Early Exits
• [StageM2] : Métrologie corporelle 3D en cancérologie par techniques de vision par ordinateur
• [M2]  AI-based workflow for multimodal analysis of immersive traces for prospective memory assessment
• [StageM2] – Deep metric learning of 2D shape representations
• [StageM2] Wheelchair Soccer Trajectory Tracking
• [StageM2/Ing] : Modélisation de données de crowdsourcing en agriculture par des approches de deep learning et processus ponctuels
• [Stage M2] Modèles vision-langage (VLM) pour l’automatisation des inspections de ponts
• [StageM2] @Laboratoire UCCS, Université d’Artois : Débruitage d’images en microscopie électronique à balayage en environnement gazeux par Deep Learning
• [StageM2 + PhD] Nouvelles représentations temps-fréquence de signaux non stationnaires
• [StageM2, IngeInf] Sujets de stages M2/ Ingénieur Informatique – ADAGIO – Lab. Loria – Nancy.
• [StageM2] Conception conjointe optique/traitement d’une caméra grand champ
• [StageM-1/2] Acquisition and Synchronisation Algorithms for Space-based Reception of AIS Signals
• [StageM2] Deep Learning for Early Identification of Neurodevelopmental alterations through the Analysis of Cardiac Autonomic Regulation
• [StageM2] AI-guided Plug-and-Play Electrical Impedance Tomography for Robust Stroke Imaging
• [Stage M2] Traitement d’images et apprentissage automatique
• [StageM2] Deep-Unrolling approaches for RADAR signal processing
• [Stage M2(+PhD)] Detection and correction of sunglint in coastal aerial imagery
• [StageM] Deep Learning multimodal pour ladétection de contenus nuisibles dans lesvidéos destinées aux enfants
• [StageM2] Détection de deepfakes basée sur les micro-mouvements oculaires et clignements
• [StageM2] High-Resolution Generation of Multi-Sensor Signals
• [StageM2+PhD] (AI) Hetero-modal encoder for generation of coherent hypoperfused volume across MRI sequences
• [StageM2] – Etude des interactions océan-acoustique: analyse de la polarisation des ondes sonores mesurées par un drone maritime
• [StageM2] Effets de phase géométrique en PolInSAR : Estimation de déphasage et géométrie Riemannienne
• [StageM2] MAPS-FM : Multi-Annotator-Aware Prostate Segmentation with Foundation Models for reliable and interpretable outcomes
• [Stage M2] Méthode primale-duale proximale pour l’estimation conjointe de l’objet et de paramètres inconnus en tomographie
• [StageM2] Developing Convolutional Neural Networks (CNN) for Robust Radiomic Representations
• [Stage M2(+PhD)] Synthèse de formes d’ondes Radar et communication par réseau MIMO
• [StageM2] – Direct detection and characterization of exoplanets: statistical learning, multi-epoch and multi-spectral data fusion
• [StageM2] Despeckling of SAR Remote Sensing Images with Unrolled Neural Networks
• [StageM2] – Physics-informed deep learning for exoplanet detection at high-contrast from multi-variate data
• [Stage] Fusion of ultrasound and MRI images using weakly or unsupervised learning: application in neuro-oncology
• [Stage] Koopman Operator for Non-Autonomous Systems:Change Detection and Trajectory characterization
• [Stage] : Image processing for the enhancement of brain tumor biomarker visualization from images acquired by Stimulated Raman Scattering microscopy.
• [Stage] Image processing for accelerated MRI acquisitions

Autres types de postes

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