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 »
• CHAIRE PROFESSEUR JUNIOR« Méthodes de simulation moléculaire nouvelle génération », Cnam Paris
• Poste PR 61 : Professeur en traitement du signal à l’Université de Lorraine
• MCF – IUT Béziers – Enseignement en informatique, développement web, développement mobile, réalité virtuelle, réalité augmentée, 3D.
• Postes EC au CMAP, Ecole Polytechnique
• Poste MCF section 61/63 CNAM Paris
• 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
• Poste MCF 27 – Université Savoie-Mont-Blanc
• [MCF] Traitement d’image – U. Bourgogne Europe – ImViA & IUT Le Creusot – section CNU 61
• Poste MCF à l’Université Lyon 1 / LIRIS, section 27
• Professeur Assistant Monge (MCF tenure track) Apprentissage Statistique, Apprentissage sur Graphes ou Grands Modèles de Langage à L’École Polytechnique
• Postes d’enseignant-chercheur au LIP6 (Sorbonne Université)

Postes de chercheurs

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Post-doctorants

• [Postdoc] Privacy-preserving and ressource-efficient federated learning for ship detection from satellite imagery
• [PostDoc] Prédiction d’agnelages à partir de vidéos
• [Postdoc] Gravitational Instability Detection with InSAR and Deep Learning – DIGIRAP
• [PostDoc] Sepsis Prediction by Intelligent Continuous Evaluation
• [PostDoc] in AI for the study of mixed polymer brushes with applications in biomedicine and tribology
• [Post-doc] Online Optimal Transport
• [PostDoc, Ingé] Reconnaissance gestuelle et posturale en chirurgie laparoscopique
• [PostDoc] PEPR 5G JEN – Postdoc on Sustainable wireless communications: low-energy, low-cost and zero added electromagnetic waves

Postes d’ATER

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Sujets de thèses

• [PhD] Impacts environnementaux de la bioéconomie de l’açai en Guyane
• [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] Label-scarce VHR Disaster Mapping in the Era of Foundation Models
• [PhD] Physics-Informed Machine Learning for Acoustic Holography
• [StageM2+PhD] Automated Defect Detection in Industrial Parts
• [PhD] Towards a Functional Record Theory: Applications to Anomaly Detection
• [PhD] Optimized super-resolution adapted to shooting conditions
• [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
• [PhD] Combining deep learning and optimization for well theoretically grounded and interpretable hyperspectral image processing 
• [StageM2+PhD] Integration of physical knowledge into neural-networks dedicated to weather forecasting
• [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
• [StageM2+PhD] Heterogeneous IoT network with low-cost sensors for predicting pollutant concentrations
• [StageM2 (+PhD)]Rehaussement de la Parole à l’Aide de Microphones Distribués en Combinant Apprentissage Automatique et Acoustique
• [StageM2+PhD] Leveraging Domain Adaptation in Unsupervised Federated Learning
• [StageM2+PhD] Modeling Infant Visual Experience: Spatio-Temporal Analysis and Simulation of Visual Input Dynamics Using Deep Learning
• [Stage M2(+PhD)] Synthèse de formes d’ondes Radar et communication par réseau MIMO
• [PhD] Scalable indexing and retrieval in multimedia and geospatial contents – Paris area, France
• [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
• [Ingénieur·e] Développement d’interfaces cliniques
• [PostDoc, Ingé] Reconnaissance gestuelle et posturale en chirurgie laparoscopique

Offres de stages

• [StageM1ou2] Étude et modélisation de la matrice de covariance spatiale du bruit ambiant dans la gamme basses fréquences appliquée à un réseau de capteurs de fond de mer.
• [StageM2] Détection de deepfakes par analyse multimodale du visage
• [StageM2] Sécurité des détecteurs de deepfakes face aux attaques universellesAttaques
• [StageM2] Automated Analysis for Ultrasound Testing of Welded Structures
• [StageM2+PhD] Automated Defect Detection in Industrial Parts
• [StageM2] Recalage d’images hyperspectrales codées
• [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] Object detection in open worlds using Domain generalization and Active learning
• [StageM2] Active and Incremental Learning for Object Detection
• [StageM2] Exploration de représentations 2D structurées pour la classification de textures par cartes de dissimilarités locales
• [StageM2] Uncertainty quantification for image restoration. Application to Landsat-8 image recovery for analysis of river dynamics
• [StageM2] Graph-Transformer Based Techniques for Facial Expression Recognition, Human Gesture & Action Recognition from Videos
• [StagePFE/M2] Adaptation proactive du MCS en 5G ferroviaire par co-simulation MATLAB–Simu5G et Machine Learning
• [Stage M2+PhD] Self-supervised spiking neural networks for object detection and segmentation
• [StageM2] – Détection automatique des défauts de soudage par analyse de signaux et apprentissage machine
• [StageM2+PhD] Pattern Extraction in Spiking Neural Networks and FPGA Implementation
• [StageM2] Machine learning-based anomaly detection for environmental time series
• [StageM2] Predicting water quality in watersheds and rivers using deep learning methods
• Stage M2 ou dernière année école d’ingénieurs : Débruitage et super-résolution de l’imagerie de flux 4D
• [StageM2] Analysis of imaging statistical performance for synthetic-aperture observation systems
• [StageM2] « Navigation résiliente sur terrains précaires avec un Ballbot »
• [StageM2] Analyse et Modélisation des données de Mouvement Humain dans les Métiers de l’Artisanat
• [StageM2] Internship in Quantification for Radio-Astronomy
• [StagePFE/M2] Etude comparative de méthodes d’apprentissage automatique et d’un estimateur classique : application aux modèles de backscatter du fond
• [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
• [StageM2] – Analyse d’images et apprentissage automatique pour l’inspection d’assemblages brasés
• [StageM2] Signal Processing on Temporal Graphs
• [StageM2] Techniques dépliées de factorisation matricielle non-négative pour la séparation de sources audiophoniques dans les enregistrements de « boîtes noires aéronautiques »
• M2 Internship: Dynamic Inference in CNNs via Mixture of Experts and Early Exits
• [StageM2] Compréhension de scène par des LLMs à partir d’OpenUSD pour la robotique
• [StageM2] Détection et segmentation automatiques des fractures du bassin sur des CT scans en utilisant le Deep Learning.
• [StageM2] développement outil de screening automatique de comptes rendus médicaux pour la recherche d’images scanner dans le PACS et constitution BDD d’images scanners annotées pour la segmentation automatique d’images médicales
• [StageM2] identification automatique des repères osseux dans le pelvis sur des CT scans
• [StageM2] : Métrologie corporelle 3D en cancérologie par techniques de vision par ordinateur
• [StageM2] Low Rank Modelling for Tensorized 3D Gaussian Avatars in Motion
• [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
• [StageM2] – Prédiction de la synthétisabilité des matériaux à l’aide de Grands Modèles de Langage (LLM)
• [StageM2] Proximal Monte Carlo methods for pandemic monitoring
• [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] in AI and Machine Vision at Sorbonne University
• [StageM2] Modélisation numérique de la réponse spatio-spectrale d’un bloc optique X LMJ : application à la restauration de l’image d’un plasma de fusion
• [StageM2]@IRISA, Réseaux de neurones à spikes adaptatifs : modélisation, simulation et implémentation
• [StageM2/Ingé] Evaluation non invasive de l’efficacité des produits cosmétiques par imagerie LC-OCT et deep learning
• [StageM2+PhD] Integration of physical knowledge into neural-networks dedicated to weather forecasting
• [StageM2 + PhD] Nouvelles représentations temps-fréquence de signaux non stationnaires
• [StageM2, IngeInf] Sujets de stages M2/ Ingénieur Informatique – ADAGIO – Lab. Loria – Nancy.
• [StageM2/PFE]: Imagerie ultrasonore par émissions continues pour le suivi de mouvement
• [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
• [StageM2] Uncertainty-informed multimodal fusion for segmentation of thrombus and ischemic lesions in MRI
• [Stage M2] Traitement d’images et apprentissage automatique
• [StageM2] Stochastic guarantees in wireless communication networks
• [Stage M2] Analyse de la dynamique instationnaire d’écoulements et des comportements d’espèces aquatiques à partir de vidéos expérimentales
• [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+PhD] Heterogeneous IoT network with low-cost sensors for predicting pollutant concentrations
• [StageM2] AI and anomaly detection for New Physics Searches at the LHC
• [StageM2] – Etude des interactions océan-acoustique: analyse de la polarisation des ondes sonores mesurées par un drone maritime
• [StageM2] Simulation-Based Inference for Overlapping Gravitational-Wave Signals
• [StageM2] Recherche et indexation d’images par le contenu en utilisant des caractéristiques auto-supervisées
• [StageM2] Vers une reconstruction 3D dense à partir d’une simple reconstruction éparse
• [StageM2] Image deconvolution: Bayesian strategy, diffusion model prior and posterior stochastic sampling
• [StageM2 (+PhD)]Rehaussement de la Parole à l’Aide de Microphones Distribués en Combinant Apprentissage Automatique et Acoustique
• [StageM2] Effets de phase géométrique en PolInSAR : Estimation de déphasage et géométrie Riemannienne
• [StageM2] Reconnaissance et comptage de bruits respiratoires pathologiques par IA pour la construction de scores d’encombrement bronchique
• [StageM2+PhD] Leveraging Domain Adaptation in Unsupervised Federated Learning
• [StageM2+PhD] Modeling Infant Visual Experience: Spatio-Temporal Analysis and Simulation of Visual Input Dynamics Using Deep Learning
• [StageM2] MAPS-FM : Multi-Annotator-Aware Prostate Segmentation with Foundation Models for reliable and interpretable outcomes
• [StageM2] Statistical Shape Models of the Lower Limb: Comparing Mesh Correspondence Methods 
• [Stage M2] Méthode primale-duale proximale pour l’estimation conjointe de l’objet et de paramètres inconnus en tomographie
• [StageM2] Computational imaging dedicated to tomographic diffractive microscopy using deep learning techniques
• [StageM2] Developing Convolutional Neural Networks (CNN) for Robust Radiomic Representations
• [StageM2] Spatial analysis of micro-papillae on lotus leaves for optimized surface design
• [Stage M2(+PhD)] Synthèse de formes d’ondes Radar et communication par réseau MIMO
• [StageM2(+PhD)] Deep similarity learning on remote sensing data for glacier ice flow prediction
• [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] – Etude morphologique en IRM4D de la croissance locale des anévrismes cérébraux
• [StageM2]- Analysis of Electroencephalograms of Children with Epilepsy using Complex Wavelet Methods
• [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] Comparaison de volumes d’imagerie médicale, en modalités SPECT et TEP
• [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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