Mots-clefs: Apprentissage automatique, TAL, Graphes de connaissances
Enseignement:
BUT Informatique
Lieu: IUT de Villetaneuse
La personne recrutée sera amenée à prendre en charge des enseignements en informatique en BUT au département informatique de l’IUT de l’université Sorbonne Paris Nord en formation initiale et en apprentissage.
L’IUT de Villetaneuse se trouve sur le campus de Villetaneuse à proximité immédiate du Laboratoire d’Informatique de Paris Nord (LIPN).
Le contenu pédagogique suit un programme pédagogique national (https://www-info.iutv.univ-paris13.fr/ programmeBUTINFO.pdf)
Les besoins portent notamment sur les enseignements en traitement de données allant de la conception de bases de données à la qualité de développement.
Le département Informatique propose des enseignements en lien avec l’Intelligence Artificielle. Une compétence dans ce domaine serait appréciée.
Il est attendu que la personne recrutée participe et s’investisse dans la vie collective du département. En particulier, à court/moyen terme, assurer le suivi de stages et alternants, participer à l’organisation des SAE (SAé – Situations d’Apprentissage et d’évaluation), devenir responsable de cours, voire assurer d’autres responsabilités pédagogiques plus larges.
Contacts :
Pascale Hellégouarc’h, Cheffe du département Informatique, pascale.hellegouarc-h@univ-paris13.fr
Jean-Christophe Dubacq, Enseignant Chercheur, jean-christophe.dubacq@univ-paris13.fr
Recherche:
Laboratoire d’Informatique de Paris Nord (UMR CNRS 7030)
Le LIPN souhaite recruter un.e Maître.sse de Conférences pour développer son axe transverse Sciences des Données, en priorité pour renforcer les thèmes de recherches de l’équipe Apprentissage Automatique et Applications (A3). Des profils pouvant s’intégrer dans l’équipe Représentation des Connaissances et Langage Naturel (RCLN) pourront aussi être considérés.
L’équipe A3 est structurée en 3 axes centrés sur de grandes problématiques complémentaires de l’apprentissage : apprentissage à partir de données et d’apprenants ; apprentissage relationnel et graphes ; méta-apprentissage et apprentissage de structures. Chacun de ces trois axes aborde des recherches à caractère fondamental et appliqué, soutenues par des projets collaboratifs académiques et industriels. Nous attendons des candidat.e.s ayant eu des contributions théoriques et/ou appliquées en apprentissage automatique, et qui pourront renforcer un ou plusieurs des trois
axes de l’équipe (sans ordre de priorité).
L’équipe RCLN rassemble des compétences en traitement automatique des langues et en graphe de connaissances, ainsi qu’en fouille de données et en apprentissage automatique en lien avec les deux thèmes précédents. L’équipe prend une part active dans la direction et les travaux du LabEx « Fondements Empiriques de la Linguistique ». Nous attendons des candidatures relevant de l’apprentissage pour le TAL ou pour les graphes de connaissances.
Contact:
Celine Rouveirol, head of A3 team, celine.rouveirol@lipn.univ-paris13.fr
Nathalie Pernelle, head of the RCLN team, nathalie.pernelle@lipn.univ-paris13.fr