Catégorie : Postes permanents

Profil court : Informatique
Profil : Apprentissage Artificiel et Science des Données
Domaines de recherche : Intelligence Artificielle
Département ou filière d’enseignement : Département Informatique de l’Institut Galilée
Lieu d’exercice : Institut Galilée – Université Sorbonne Paris Nord – Campus Villetaneuse

Contact :
Kais Klai , Président du département, kais.klai@lipn.univ-paris13.fr
Nathalie Pernelle, Vice-Présidente du département, Nathalie.Pernelle@univ-paris13.fr

Description :
Le‧la maître‧sse de conférence recruté‧e intégrera l’équipe pédagogique du Département Informatique de l’Institut Galilée de l’Université Sorbonne Paris Nord. Le Département d’Informatique intervient dans différentes formations de l’Institut Galilée : Licence Informatique, Double Licence mentions Mathématiques et Informatique, Classes préparatoires CP2I, École d’ingénieurs Sup-Galilée, Masters Informatique et École Universitaire de Recherche (EUR) M&CS. La personne recrutée interviendra dans différents champs de l’informatique à tous niveaux, mais notamment en Master 2 Informatique parcours EID2 (Exploration Informatique des Données et Décisionnel). Les besoins prioritaires du département concernent l’Apprentissage Artificiel et la Science des données (en Master 2), ainsi que l’Administration Système (en L2 et M1). Il‧elle pourra également renforcer les équipes dans les matières suivantes : Bases de données, Logique, Théorie des langages/compilation, POO et dans les matières de base enseignées en licence ou en CP2I. Il est attendu que la personne recrutée soit volontaire pour s’impliquer dans la gestion du département en prenant des responsabilités pédagogiques telles que la responsabilité de cours et à terme une responsabilité d’année.

Recherche :

Laboratoire d’accueil : Laboratoire d’Informatique de Paris Nord (LIPN) CNRS UMR 7030
Lieu(x) d’exercice : Campus de Villetaneuse
Contact : Frédérique Bassino, Directrice du LIPN, Frederique.Bassino@lipn.univ-paris13.fr
Equipe d’accueil : Apprentissage Artificiel et Applications (A3)
Contact :
Younès Bennani, Pôle ADA, Younes.Bennani@lipn.univ-paris13.fr
Aomar Osmani, Pôle MAARS, Aomar.Osmani@lipn.univ-paris13.fr

Description :

Le Laboratoire d’Informatique de Paris-Nord (LIPN – CNRS UMR 7030) souhaite renforcer la
recherche en apprentissage artificiel et la science des données menée au sein de l’équipe
Apprentissage Artificiel et Applications (A3) grâce au recrutement d’un.e maître.sse de
conférence.
L’équipe A3 du LIPN compte 2 PR, 11 MCF (dont 4 HdR) et 12 doctorants. Elle est structurée
en deux pôles centrés sur de grandes problématiques complémentaires de l’apprentissage :

• Pôle ADA (Apprentissage à partir de Données et d’Apprenants,
• Pôle MAARS (Méta Apprentissage et Apprentissage à partir de Représentations Structurées).

Chaque pôle aborde à la fois des recherches à caractère fondamental ainsi que des recherches
plus appliquées, soutenues par des projets collaboratifs académiques et industriels. C’est
l’une des plus grosses équipes académiques sur le thème de l’apprentissage artificiel en
France. Elle est remarquable par la largeur de son spectre de compétences, allant de
l’apprentissage statistique à l’apprentissage relationnel et à l’apprentissage par renforcement.
Cette caractéristique lui permet d’aborder des problèmes complexes avec plusieurs points de
vue et outils, tant théoriques que méthodologiques et algorithmiques.
L’équipe A3 s’implique fortement au niveau national et international dans l’animation de la
communauté scientifique de l’apprentissage artificiel et de la science de données, notamment
dans l’organisation de sessions spéciales et comités de programme dans des conférences
internationales de premier plan (AAAI, ECAI, ECML PKDD, IJCAI, ICPRAM, ICONIP, IJCNN, …).
L’équipe A3 est investie dans de nombreux projets, de types variés (PIA, ANR, Institut National
du Cancer, …). Ces projets lui permettent d’évaluer le bien-fondé des modèles d’apprentissage
proposés, et soulèvent de nouvelles questions scientifiques propres à renouveler ses
thématiques de recherche.
L’équipe A3 est fortement impliquée dans la formation à la recherche au travers notamment

• du parcours « Exploration Informatique des Données et Décisionnel (EID2) », classé
  parmi les meilleurs dans le domaine depuis plusieurs années, et du parcours
  international double diplômant en «Data Science» avec l’USMBA du master
  d’informatique,
• du parcours «Mathématiques des données» du master de mathématiques
  fondamentales et applications
• et du parcours de l’EUR M&CS.

Les candidatures relevant largement de l’apprentissage artificiel dans tous ses aspects et ses
interactions avec la science des données sont vivement encouragées. La personne recrutée
s’insérera dans l’équipe A3. Ses thèmes de recherche devront comporter des aspects
théoriques et applicatifs compatibles avec ceux déjà en place.

Profil court : Informatique
Profil : Logique, programmation, complexité
Domaines de recherche : théorie des langages de programmation (approches syntaxiques et
sémantiques), complexité, assistants à la preuve et théorie des types.

Enseignement :
Département : Réseaux et Télécommunications (R&T)
Lieu d’exercice : IUT de Villetaneuse – Campus Villetaneuse
Contact : Yamina Amzal, cheffe de département R&T, yamina.amzal@univ-paris13.fr

Description :
Le département Réseaux et Télécommunications (R&T) cherche à recruter un‧e maître‧sse de conférence dans le domaine des systèmes et réseaux. Le département R&T compte plus de 200 étudiants dans les différentes formations : BUT R&T en formation initiale et apprentissage, et Licence Professionnelle Métiers des Réseaux Informatiques et Télécommunications (LP MRIT).Le.La candidat‧e rejoindra une équipe dynamique et s’impliquera dans les différentes formations du département en assurant des enseignements sous toutes les formes (CM, TD, TP, Situation d’apprentissage et d’évaluation – SAÉ). Il. Elle pourra s’appuyer sur les nombreux supports de cours et exercices corrigés développés par l’équipe pédagogique.

La personne recrutée interviendra dans des modules de systèmes d’exploitation et de réseaux, en
particulier :

• Administration système (Linux, Windows)
• Réseaux informatiques : notions de base, Ethernet, routage statique et dynamique, DNS, etc.

Des compétences complémentaires ou des appétences pour les domaines plus avancés des réseaux et de la cybersécurité seront particulièrement appréciées : supervision de réseaux ; infrastructure de sécurité réseaux ; techniques d’attaques et détection d’intrusion ; chiffrement.
La personne recrutée devra également assurer des missions d’encadrement professionnel (apprentissage, stage), de la coordination pédagogique des ressources et des projets SAE et prendre, à
terme, la responsabilité de formation ou de parcours au sein du BUT.

Recherche :

Laboratoire d’accueil : Laboratoire d’Informatique de Paris Nord (LIPN) CNRS UMR 7030
Lieu(x) d’exercice : Campus de Villetaneuse
Contact : Frédérique Bassino, Directrice du LIPN, Frederique.Bassino@lipn.univ-paris13.fr
Equipe d’accueil : Logique et Vérification (LoVe)
Contact : Damiano Mazza, Responsable de LoVe, Damiano.Mazza@lipn.univ-paris13.fr

Description :
Le LIPN souhaite renforcer l’axe Logique de l’équipe Logique et Vérification (LoVe) par le recrutement
d’un.e Maître.sse de Conférences. L’équipe compte actuellement 25 membres permanents et est
structurée en deux axes de recherche :

• Logique, théorie de la programmation et complexité ;
• Spécification et vérification modulaire et distribuée.

Ce recrutement concerne le premier axe, qui est à présent composé de 3 PR, 6 MCF, 1 DR, 3 CR et 1 IR
partagé avec le deuxième axe, ainsi que de 2 post-docs et 8 doctorants, plus 2 autres doctorants en
codirection.
Au niveau national, les membres de l’axe participent aux activités du GDR IM (GT Scalp et GT LHC) et du GDR GPL (GT LTP) et ont des liens avec plusieurs laboratoires d’informatique (IRIF, LIX, LIP, LIS, LS2N, LORIA…), de mathématiques (LAGA au sein de la Fédération MathSTIC, I2M, LAMA) et de philosophie (IHPST, IRPhiL). Au niveau international, l’axe a des liens stables (IRN CNRS) ou des collaborations individuelles avec plusieurs pays (Italie, Danemark, Royaume-Uni, Estonie, Pays-Bas, États-Unis…) et a été ou est organisateur principal d’événements scientifiques de grande portée, comme conférences (FSCD 2020, ETAPS 2023) ou écoles de recherche (Caleidoscope 2019, EPIT 2023…). Actuellement, 2 projets ANR sont portés par des membres de l’axe, et l’axe participe à deux autres projets ANR en tant que partenaire.

Nous cherchons un‧e MCF pouvant contribuer à l’un des thèmes de recherche suivants :

• Théorie de la programmation : Le/la candidat(e) pourra développer ses recherches dans l’un des domaines où l’expertise de l’équipe est internationalement reconnue (logique linéaire, lambda-calcul, sémantique dénotationnelle). Nous apprécierons particulièrement des compétences ou des intérêts complémentaires en lien avec la recherche contemporaine, notamment en sémantique de langages probabilistes ou en programmation différentiable, ou bien en théorie des catégories et ses applications à l’informatique, pour renforcer les spécificités de l’équipe dans ces domaines.
• Complexité : L’équipe a des compétences historiques et internationalement reconnues dans l’analyse quantitative de programmes, notamment en complexité implicite et systèmes de types quantitatifs. Les recherches de l’équipe se sont dernièrement orientées vers l’application de techniques “sémantiques” (réalisabilité, systèmes dynamiques, logique catégorique) à des domaines traditionnels de la complexité algorithmique tels que la complexité algébrique et la complexité descriptive. Nous cherchons un(e) candidat(e) pouvant contribuer aux thèmes mentionnés ci-dessus. Il/Elle aura également l’opportunité de participer aux travaux de l’axe de recherche transversal “Complexités” récemment créé au LIPN, en interaction avec les autres équipes du laboratoire menant des recherches en lien avec la complexité (l’équipe de combinatoire et l’équipe d’optimisation combinatoire).
• Assistants à la preuve et théorie des types : Cette thématique n’est pas parmi les principales de l’équipe, elle est néanmoins potentiellement fédératrice et susceptible de stimuler les interactions entre ses membres. Nous visons soit des candidat(e)s avec une expérience en formalisation de preuves de différentes natures (correction de programmes, formalisation de théories mathématiques…), soit des candidat(e)s ne travaillant pas directement avec des preuves formelles mais dont les recherches concernent des aspects fondamentaux des assistants à la preuve, notamment la théorie des types et sa sémantique.

Profil court : Informatique
Profil : Optimisation Combinatoire
Domaines de recherche : Optimisation Combinatoire

Enseignement :

Département : Département Science des Données (SD)
Lieu(x) d’exercice : IUT de Villetaneuse – Campus Villetaneuse
Contact : David Hébert, Chef du département SD, David.Hebert@univ-paris13.fr

Description :
La personne recrutée enseignera à l’IUT de Villetaneuse. Elle intègrera le département Sciences des
Données, dont la formation est axée sur les statistiques et l’informatique décisionnelle. Elle
interviendra dans l’enseignement de l’informatique sur des thématiques relatives aux données,
comme le développement d’outils décisionnels ou plus généralement d’outils d’analyse de données,
de sécurisation, etc.
La personne recrutée interviendra aussi, en fonction des besoins, dans des enseignements liés à la
science des données (Bases de données, Analyse et traitement de données structurées…) dans les
départements Réseaux et Télécoms et Informatique.
La personne recrutée devra également assurer des missions d’encadrement professionnel
(apprentissage, stage), de la coordination pédagogique des ressources et projets SAE et prendre, à
terme, la responsabilité de semestre, d’année ou de parcours au sein du BUT.

Recherche :

Laboratoire d’accueil : Laboratoire d’Informatique de Paris Nord (LIPN) CNRS UMR 7030
Lieu(x) d’exercice : Campus Villetaneuse
Contact : Frédérique Bassino, Directrice du LIPN, Frederique.Bassino@lipn.univ-paris13.fr
Équipe d’accueil : Algorithmes et Optimisation Combinatoire (AOC)
Contact : Roberto Wolfler Calvo, responsable d’AOC, Roberto.Wolfler@lipn.univ-paris13.fr

Le Laboratoire d’Informatique de Paris-Nord (LIPN – CNRS UMR 7030) souhaite renforcer la recherche
en optimisation combinatoire menée au sein de l’équipe Algorithmes et Optimisation Combinatoire
(AOC) grâce au recrutement d’un.e Maître.sse de Conférences.
L’équipe Algorithmes et Optimisation Combinatoire (AOC) développe trois axes de recherche qui sont
intimement liés : Polyèdre et optimisation dans les graphes, Programmation mathématique, et
Algorithmes, logiciels et architectures distribués. La variété des approches mises en œuvre et le large
spectre des problématiques abordées permettent à l’équipe de mener des recherches sur les aspects
théoriques et pratiques de l’optimisation combinatoire et de la recherche opérationnelle, notamment
en développant des méthodes originales depuis la conception jusqu’à l’implémentation des
algorithmes.
L’équipe a développé des collaborations locales (au sein de la fédération MathSTIC notamment),
régionales (avec le CERMICS, LIX, CNAM, le LAMSADE, le LIP6, …), nationales (Bordeaux, Grenoble,
Nantes, Nancy, …) et internationales (Italie, USA, Mexique, Allemagne, Canada, Ecosse, Espagne, …).
Elle a également de nombreuses collaborations industrielles.

L’axe Programmation mathématique de l’équipe AOC s’intéresse à la résolution exacte et approchée
de problèmes d’optimisation combinatoire via différentes approches. Parmi ces approches figurent les
schémas de génération de contraintes et de génération de colonnes, ainsi que les méthodes de
décomposition et de relaxation. Nous abordons également la résolution des problèmes par des
modèles non linéaires, des approches polyédrales, l’optimisation sous incertitudes (réoptimisation,
robustesse) et des métaheuristiques. L’axe Polyèdre et Optimisation dans les graphes s’intéresse à des
questions plus structurelles comme la caractérisation des matrices équimodulaires et la description
des systèmes et des polyèdres Box-TDI. Le travail théorique et méthodologique se complète de
contributions logicielles et de transfert industriel.

Le profil recherché peut provenir de tout domaine de l’optimisation combinatoire et de la recherche
opérationnelle en lien avec un des axes de l’équipe.