Proposition de postes

Postes d’enseignants-chercheurs

• CHAIRE PROFESSEUR JUNIOR« Méthodes de simulation moléculaire nouvelle génération », Cnam Paris
• [MCF] Traitement d’image – U. Bourgogne Europe – ImViA & IUT Le Creusot – section CNU 61
• Enseignant-chercheur en traitement de l’information quantique
• [MCF] Poste d’Enseignant-Chercheur en Data Sciences et Télédétection à Bordeaux Sciences Agro
• APPEL À CANDIDATURE CHAIRE PROFESSEUR JUNIOR

Postes de chercheurs

Aucune offre pour le moment

Post-doctorants

• [PostDoc] Deep Anomaly Detection in Time Series
• [PostDoc] in AI for the study of mixed polymer brushes with applications in biomedicine and tribology
• [Post-doc] Online Optimal Transport
• [PostDoc] Post-Doctoral Research Visit F/M Integrating fuNctional MRI and EEG with Carbon-wire Loops : towards the characterization of mUltimoDal functional biomarkErs (INCLUDE).
• [PostDoc] Postdoctoral Researcher Position
• [PostDoc] Generalizable instance segmentation under visual style and domain shifts.
• [PostDoc] Long Term Time series prediction in environmental sciences
• CESAM Project: Research engineer position
• [PostDoc] Physics & machine learning from remote sensing for agroecology
• [PostDoc, Ingé] Reconnaissance gestuelle et posturale en chirurgie laparoscopique
• [PostDoc] Bayesian inference for cosmology: Inferring the initial fields of our cosmic neighborhood
• [PostDoc] data science / astronomy: Modeling high-contrast intensity observations for the study of circumstellar disks: from data-driven calibration to the integration of physical priors
• [PostDoc] Postdoctoral Research Opportunity: Energy-Efficient Precoding and Decoding for Cell-Free Massive MIMO Systems
• [PostDoc] Postdoctoral fellowship (2 years) in Machine Learning for Computational Oceanography
• [PostDoc] Cutting-Edge Neural Rendering for Automotive Applications – Postdoctorate position (12 months full-time contract)
• [PostDoc] Unfolded proximal neural operators for inverse problems in imaging (Inria Lyon, LabHC)
• [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] 3 offres de thèse en IA et télédétection (IRISA/UBS Vannes et JRC Ispra, Italie)
• [PhD] Generative modeling for constrained Bayesian inverse problems in imaging
• [StageM2(+PhD)] : Approches apprentissage pour la complétion informée de données : Détection multi-échelle spectrale de vers de Roscoff.
• [PhD] Combining deep learning and optimization for well theoretically grounded and interpretable hyperspectral image processing 
• [StageM2+PhD] Active Learning for the correction of Numerical Models
• [StageM2+PhD] : Scientific Machine Learning for Online Bias Correction of Ocean Models
• [StageM2+PhD] Integration of physical knowledge into neural-networks dedicated to weather forecasting
• [StageM2 + PhD] Nouvelles représentations temps-fréquence de signaux non stationnaires
• [PhD] Apprentissage robuste pour la détection et le suivi de drones en environnement varié
• [StageM2 + Phd] Exploration of a new method for analyzing interferometric images applied to the study of planetary formation.
• [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
• PhD Study, Binghamton University, NY
• [StageM2+PhD] in Signal Processing: Time–Frequency Analysis
• [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
• [M2 / PhD] Thèse CIFRE: Utilisation de réseaux de neurones pour l’analyse 4D (spatio-temporel) de données de LC-OCT
• [PhD] ANR PhD thesis at i3S Lab: « Graph Signal Processing for the Characterization of Multipolar Electrograms in Persistent Atrial Fibrillation »
• [PhD] Statistical modeling and physics-informed deep learning for exoplanet detection and characterization at high-contrast from multi-dimensional data
• [PhD] Ph.D. Thesis Proposal
• [PhD] Fundamental bounds for communications with reconfigurable surfaces
• [PhD] Perception sémantique par analyse spatio-spectrale de la scène – thèse MINES PSL – Safran
• [PhD] Advancing Volcanic Mechanism Classification with Neural Networks and Synthetic Aperture Radar Displacement Data
• [PhD] Neural networks based volcanic model inversion with SAR displacement measurements

Postes d’ingénieurs

• [StageM2, IngeInf] Sujets de stages M2/ Ingénieur Informatique – ADAGIO – Lab. Loria – Nancy.
• [StageM2] Transformer-based methods for cluster detection in astronomical images
• [Poste IGR] Ingénieur/e de recherche IA et segmentation automatique des images médicales
• [PostDoc, Ingé] Reconnaissance gestuelle et posturale en chirurgie laparoscopique
• [StageM2] Efficient self-supervised learning using dataset distillation
• CESAM Project: Research engineer position
• poste ingénieur de recherche – computer science

Offres de stages

• [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 »
• [StageM2] Compréhension de scène par des LLMs à partir d’OpenUSD pour la robotique
• [StageM2] Gradient Boosting Methods for RadioFrequency Exposure Prediction
• [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] NLP-based Chatbot Development for Suicide Prevention
• [StageM2] Low Rank Modelling for Tensorized 3D Gaussian Avatars in Motion
• [StageM2(+PhD)] : Approches apprentissage pour la complétion informée de données : Détection multi-échelle spectrale de vers de Roscoff.
• [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] – Quantifying Dataset Influence in Generative Models via Subspace Analysis
• [StageM2] – Prédiction de la synthétisabilité des matériaux à l’aide de Grands Modèles de Langage (LLM)
• [StageM2] Proximal Monte Carlo methods for pandemic monitoring
• [StageM2/Ingé] Développement d’une méthode optique de corrélation d’images pour la caractérisation des contraintes résiduelles
• [Stage M2] Modèles vision-langage (VLM) pour l’automatisation des inspections de ponts
• [StageM2] – Développement logiciel en C++ d’un outil d’aide au diagnostic de la croissance des anévrismes cérébraux
• [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+PhD] Active Learning for the correction of Numerical Models
• [StageM2+PhD] : Scientific Machine Learning for Online Bias Correction of Ocean Models
• [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] Domain adaptation and deep learning: application to agricultural computer vision
• [StageM] Generalizable instance segmentation under visual style and domain shifts
• [StageM2/PFE]: Imagerie ultrasonore par émissions continues pour le suivi de mouvement
• [StageM2] Conception conjointe optique/traitement d’une caméra grand champ
• [StageM2] Deep learning with multilingual Transformers for image-to-text recognition
• [Stage] End-to-end strategy for autonomous vehicle
• [StageM] Spiking Neural Network in autonomous vehicle
• [StageM2] à l’IGN : Reconstruction 3D des arbres à partir de données LiDAR Aérien
• [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
• [StageM] Neuroporthèses Assistés par IA et vision LABRI UMR5800
• [StageM2] AI-guided Plug-and-Play Electrical Impedance Tomography for Robust Stroke Imaging
• [StageM2] Deep learning for UAV-based object re-identification (ReID)
• [StageM2] Robust Adaptive Sound Zones using Machine Learning on a Large Dataset
• [StageM2] Multimodal and robust prediction of radiotherapy toxicities: fusion of foundation models for low-resource data
• [StageM2] Uncertainty-informed multimodal fusion for segmentation of thrombus and ischemic lesions in MRI
• [StageM2] : acoustique sous-marine à Toulon
• [Stage M2] Traitement d’images et apprentissage automatique
• [StageM2 + Phd] Exploration of a new method for analyzing interferometric images applied to the study of planetary formation.
• [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
• [StageM2] Détection de cibles multiples et denses par réseau de neurones dans un signal radar
• [StageM2] Détection de formes d’onde électromagnétiques par deep learning avec intégration dans GNU Radio
• [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] Domain Adaptation of Unrolled Neural Networks
• [StageM2] High-Resolution Generation of Multi-Sensor Signals
• [StageM2] Transformer-based methods for cluster detection in astronomical images
• [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] Efficient self-supervised learning using dataset distillation
• [StageM2] AI and anomaly detection for New Physics Searches at the LHC
• [StageM2] Modélisations par approches neuronales des déformations d’un organe observé par IRM dynamique.
• [StageM2] – Etude des interactions océan-acoustique: analyse de la polarisation des ondes sonores mesurées par un drone maritime
• [StageM2] Segmentation d’IRM multiplan par réseaux de neurones profonds
• [StageM2] Simulation-Based Inference for Overlapping Gravitational-Wave Signals
• [StageM2] Internship on Multiview Human Action Recognition
• [StageM2/Ingénieur] Offres en IA / Deep learning Institut Pascal – IUT Le Puy-en-Velay
• [StageM2] Generative AI Models for the Laser Interferometer Space Antenna (LISA)
• [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] Reconstruction de nuages de particules et d’interfaces en 3D, à partir de quelques images
• [StageM2 (+PhD)]Rehaussement de la Parole à l’Aide de Microphones Distribués en Combinant Apprentissage Automatique et Acoustique
• [StageM2] – Développement d’un outil de manipulation des images RGB-D pour la reconstruction 3D multi-temporelle en viticulture
• [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] in Signal Processing: Time–Frequency Analysis
• [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
• [StagesM2] en vision par caméra à événements / Internships in event camera vision / Heudiasyc UTC Compiègne
• [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 
• [StageM2/Bac+5] La régression symbolique pour la modélisation en volcanologie. Lieu : LISTIC, Annecy
• [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] Kalman Filtering on Manifolds for Covariance Matrix Estimation in Radio Astronomy
• [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
• [Stage M2(+PhD)] Estimating Air Pollutant Emissions from Space Using Deep Learning
• [StageM2(+PhD)] Deep similarity learning on remote sensing data for glacier ice flow prediction
• [StageM2(+PhD)] Distilling geospatial foundation models in Earth observation
• [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
• [Stage] Tomographie optique diffuse de fluorescence pour la reconstruction d’images hyper-spectrales
• [StageM2] – Prédiction de la motricité après un AVC néonatal : modélisation de la connectivité structurelle cérébrale sous forme de graphe et GNN
• [StageM2] – Prédire la motricité après un AVC néonatal : comment représenter de façon pertinente les informations morphologiques entre structures cérébrales sous forme de graphe ?
• [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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