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Phd proposal in Physics-informed Machine Learning with applications in Materials Science
Publiée le 21/03/2025 13:07.
Thèse, Clermont-Ferrand, France.
Entreprise/Organisme :Phimeca - Aubert & Duval / SIGMA Clermont - LIMOS
Niveau d'études :Master
Sujet :Development of a Robust Inverse Optimization Methodology for the Design of New Steel Grades
Durée du contrat :3 years
Description :This PhD proposal is an excellent opportunity for persons interested in hybrid modeling, combining physics-based and AI-driven approaches, to accelerate the development of new steel grades while enhancing their robustness against various sources of uncertainty. Title: Development of a Robust Inverse Optimization Methodology for the Design of New Steel Grades Context and Objectives: The development of new steel grades follows a complex process, requiring multiple iterations between the target chemical composition, transformation processes, and heat treatments. This process is constrained by costs and uncertainties related to processing parameters and final material properties. The objective of this PhD is to develop a digital virtual testing tool that identifies the most promising chemical compositions for specific performance requirements. The approach relies on a multi-objective, multi-criteria inverse optimization, leveraging hybrid models that combine phenomenological laws with data-driven machine learning methods. Scientific and Technological Challenges: This research aims to overcome several methodological and technological challenges, including: - Hybrid modeling, combining multi-fidelity physical models and machine learning algorithms to establish relationships between chemical composition and material properties. - The development of a forward and backward simulation chain, integrating nested and multi-scale models to assess the impact of elaboration, transformation, and heat treatment parameters. - The inverse optimization problem formulation in a high-dimensional space (continuous and discrete variables, uncertainties, industrial constraints), requiring the development of robust statistical learning algorithms. Work Plan: - Literature review on inverse optimization methods and machine learning approaches applied to materials science. - Analysis of industrial databases provided by Aubert & Duval, extracting relevant features and preparing machine learning models. - Building a numerical model chain, integrating physical models and machine learning algorithms, to predict properties at different scales (microstructure and end-use properties). - Developing inverse optimization algorithms to identify optimal chemical compositions under industrial constraints. Candidate Profile: - Engineering or Master’s degree with strong background in machine learning and statistics. - Knowledge of materials science and experimental data analysis is a plus. - Experience in computer programming and numerical modeling. - Interest in applied research and interdisciplinary approaches (physical modeling, artificial intelligence). Supervision and Work Environment: - The PhD will be conducted at Phimeca Engineering (Cournon-d’Auvergne, France) in collaboration with Aubert & Duval. - Enrollment at LIMOS (CNRS UMR 6158, Clermont-Ferrand). - Supervision by Jean-Marc Bourinet, Julien Ah-Pine, Cécile Mattrand, and Antoine Gomond. - Funding CIFRE ANRT PhD. The application should include: - CV and cover letter. - Transcripts from the last three years. - Two recommendation letters. Contacts - bourinet@sigma-clermont.fr - julien.ah-pine@sigma-clermont.fr - cecile.mattrand@sigma-clermont.fr - gomond@phimeca.com
En savoir plus :No link
PhDthesis_Phimeca_AubertetDuval_SigmaClermont.pdf
Contact :julien.ah-pine@sigma-clermont.fr
Poste d'ATER en section 26-27 - Département Science des Données IUT2 Grenoble
Publiée le 19/03/2025 09:48.
CDD, Grenoble.
Entreprise/Organisme :UGA/IUT2/Science des données
Niveau d'études :DUT/Licence ou équivalent
Date de début :01/09/2025
Durée du contrat :1 an
Description :Descriptif Enseignement : Le candidat ou la candidate sera amené(e) à intervenir dans différentes ressources et SAE du département, tant en informatique pour la science des données qu’en statistique, pour chacune des 3 années de la formation, en particulier en : - Systèmes d’information décisionnels, programmation Python ou Web pour la science des données - Statistique descriptive, programmation statistique, méthodes statistiques - Introduction au Big Data et à l’Intelligence Artificielle. Descriptif Recherche : Le candidat ou la candidate s’engage à rejoindre une des équipes d’un laboratoire grenoblois du pôle Mathématiques Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication (MSTIC) de l’UGA (LIG, LJK, TIMC, etc.).
En savoir plus :https://www.stid-grenoble.fr
Profil ATER 2025_SD_CNU 26MCF2227_26-27.pdf
Contact :agnes.front@univ-grenoble-alpes.fr
Intégration multimodales avec données manquantes en blocs dans l'étude des effets à faibles doses
Publiée le 19/03/2025 09:23.
Référence : Thèse Bio-statistique/ Bio-informatique.
Thèse, Fontenay-aux-Roses.
Entreprise/Organisme :L'Autorité de sûreté nucléaire et de radioprotection (ASNR)
Niveau d'études :Master
Date de début :01/10/2025
Durée du contrat :3 ans
Description :Problématique et Objectifs: Des études épidémiologiques montrent l’effet d’une exposition à des rayonnements ionisants (RI) sur le développement de maladies cardiovasculaires (MCV, comme l'athérosclérose ou les accidents vasculaires cérébraux) pour des doses fortes à modérées (au-dessus de 500 mGy). La capacité statistique actuelle est contestée pour qualifier l’effet d’une exposition aux RI sur les MCV à des doses faibles compte tenu des biais, tel que les facteurs de confusion, au premier rang desquels le stress, connu pour activer le système nerveux sympathique impliqué dans les MCV. Or les MCV constituent une préoccupation forte de santé publique, responsable de la mort de près de 17,9 millions de pers./an selon l’Organisation Mondiale de la Santé. Pour faire progresser la compréhension des conséquences d’une exposition aux RI à faibles doses, les analyses s’appuient sur les données multi-omiques de la réponse biologique d’un organisme vivant. Toutefois, la diversification des types de données utiles à la réduction des facteurs de confusion induit une augmentation du risque de biais lié aux données manquantes, pour lequel le plafond acceptable établi entre 20 % et 30 % est ainsi souvent dépassé. Considérant qu’éliminer les données manquantes peut réduire gravement la précision de l’analyse, la thèse vise à construire une méthode d’analyse qui permette de traiter les données multi-omiques tout en intégrant les données manquantes à l’analyse des effets d’une exposition faible aux RI sur les MCV. Travaux -méthodes et moyens: Face à l’abondance croissante de données dans l’étude des effets des rayonnements ionisants (RI) à faible dose (RNA-seq, métabolomique, lipidomique…), l’exploitation efficace des données est confrontée au défi de la gestion des données manquantes induites par la diversification des données prise en compte. En effet celle-ci génère un ensemble d’échantillons/sujets inobservés pour certains types de données, formant des blocs des données manquantes. Ainsi, des approches méthodologiques spécifiques sont nécessaires pour intégrer les différentes modalités de données, en tenant compte des problématiques liées aux données manquantes et à la présence de facteurs confondants (dont les co-expositions), afin d'identifier les mécanismes d’action impliqués dans la réponse d’un organisme à un stress particulier. S’appuyant sur des données déjà générées, le.a candidat.e sera impliqué.e dans le développement d’algorithmes et de modèles statistiques pour l'analyse de grands ensembles de données biologiques, afin d’y intégrer convenablement le traitement des données manquantes et des facteurs confondants, notamment des co-expositions (Goujon E et al., 2024). Le.a candidat.e aura la charge de développer, tester et évaluer les outils statistiques en s’appuyant sur les méthodes proposées dans la littérature (Peltier C et al., 2023 ; Baena-Miret S et al. 2024). Les deux premières années de la thèse seront consacrées au développement méthodologique pour l’imputation des données et l’incorporation des facteurs dans une analyse intégrative. Et la dernière année sera consacrée à l’analyse des données et à l’interprétation des résultats par une analyse d’enrichissement des voies biologiques. La publication des résultats dans des revues internationales et la participation à des conférences sont attendues, notamment au sujet du développement méthodologique relatif à l’imputation des données multi-tableaux et des apports de l’intégration multimodale à l’étude des effets des facteurs de co-exposition sur les maladies cardio-vasculaires. Références: Elen Goujon, Olivier Armant, Clément Car, Jean-Marc Bonzom, Arthur Tenenhaus, and Imène Garali. Batch Effect Correction in a Confounded Scenario: a Case Study on Gene Expression of Chornobyl Tree Frogs. In Roberta Gori, Paolo Milazzo, and Mirco Tribastone, editors, Computational Methods in Systems Biology, pages 89–107, Cham, 2024. Springer Nature Switzerland. Peltier C, Le Brusquet L, Lejeune FX, Moszer I, Tenenhaus A (2022). “Missing Values in RGCCA: Algorithms and Comparisons.” In 8th International Conference on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS’22). Baena-Miret S, Reverter F, Vegas E. A framework for block-wise missing data in multi-omics. PLoS One. 2024 Jul 23;19(7):e0307482. doi: 10.1371/journal.pone.0307482. PMID: 39042603; PMCID: PMC11265675. Profil recherché: Le ou la candidat(e) doit être titulaire d’un master en Mathématique appliquées, Statistiques (parcours data et/ou analyse et modélisation des données) ou domaine connexe avec un intérêt pour la recherche en biologie ou en santé. Le ou la candidat(e) devra posséder un solide bagage théorique en algèbre linéaire et en statistique. Afin de valider et d’appliquer les méthodes développées, il est demandé la maitrise d’outils de programmation tels que R et Python. Un bon niveau d’anglais est essentiel. La capacité à travailler en équipe multidisciplinaire sera appréciée. Informations complémentaires: Le.a doctorant.e effectuera 60% de son temps de recherche au sein du LRAcc à l’ASNR sous l’encadrement de Dr. GARALI Imène (imene.garalizineddine@irsn.fr) et 40% au L2S (CentraleSupelec, Paris) sous la direction du Pr. TENENHAUS Arthur (arthur.tenenhaus@centralesupelec.fr). Des réunions régulières avec les biologistes du LRTOX à l’ASNR sont prévues.
En savoir plus :https://irsn-career.talent-soft.com/offre-de-emploi/emploi-integration-multimodales-avec-donnees-manquantes-en-blocs-dans-l-etude-des-effets-a-faibles-doses-h-f_1184.aspx
ASNR - Intégration multimodales avec données manquantes en blocs dans l'étude des effets à faibles doses H_F.pdf
Contact :imene.garalizineddine@asnr.fr
Biostatisticien.ne
Publiée le 17/03/2025 09:35.
CDD, Hôpital Saint-Louis, 1 avenue Claude Vellefaux 75010 Paris.
Entreprise/Organisme :APHP-Groupe Hospitalier Saint-Louis, Lariboisière, Fernand-Widal site Saint- Louis, URC Saint-Louis
Niveau d'études :Master
Date de début :Dès que possible
Rémunération :Grille de salaire APHP-DRCI
Secteur d'activité :Recherche clinique/Biostatistiques
Description :Le poste de Biostatisticien au sein de l’Unité de Recherche Clinique (URC) du Groupe Hospitalier Saint-Louis, Lariboisière, Fernand-Widal (site Saint-Louis), rattaché à la Délégation de la Recherche Clinique et de l’Innovation (DRCI), consiste à réaliser des analyses statistiques pour les études de recherche clinique. L’URC accompagne les projets de recherche clinique, principalement dans les domaines de l’hématologie, l’immunologie, la cancérologie, la thérapie cellulaire, la dermatologie, la réanimation, les urgences, et les maladies infectieuses. Le biostatisticien participera à la conception des Case Report Forms (CRF), validera les critères d’évaluation, rédigera le plan d’analyse statistique, réalisera des listes de randomisation, effectuera des analyses statistiques, mettra en forme les résultats et rédigera le rapport d’analyse. Il contribuera également à la rédaction d’articles scientifiques et d’abstracts, tout en assurant une veille scientifique dans son domaine. Le candidat doit avoir une formation en statistiques, biostatistiques ou épidémiologie clinique (niveau Master minimum), maîtriser le logiciel R et des outils comme RSweave, Rmarkdown et Latex. Il est attendu qu'il ait des qualités d’analyse, de synthèse, de rigueur, d’organisation, de curiosité intellectuelle, et un bon esprit d’équipe. Des connaissances en anglais scientifique, en éthique médicale, en méthodologie de recherche clinique et en réglementation sont également requises. Une possibilité d’enseignement en biostatistiques est envisageable selon le profil. Le poste est à temps plein (avec 1 à 2 jours de télétravail par semaine), en CDD avec possibilité de CDI par la suite. Le recrutement est à pourvoir rapidement
En savoir plus :https://www.sbim-stlouis.org/index.php/jobs/biostatisticienne/
Fiche_de_poste_Biostatisticien_11032025.pdf
Contact :jerome.lambert@u-paris.fr
Sensibilité des multiples performances des élevages bovins laitiers à leur environnement économique
Publiée le 17/03/2025 09:34.
Thèse, Rennes.
Entreprise/Organisme :Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement (INRAE)
Niveau d'études :Master
Durée du contrat :3 ans
Secteur d'activité :Agrnonomie
Description :Dans un contexte de changement climatique dû aux émissions de gaz à effet de serre (GES) d’origine anthropique, l’agriculture, responsable de 18 % de ces émissions de GES en France (Haut Conseil pour le Climat, 2024), et plus particulièrement l’élevage (responsable de 59 % des émissions du secteur agricole dont 83 % attribuées aux élevages bovins), sont amenés à réduire leurs impacts environnementaux (par ex., contributions aux changement climatique, consommation d’énergie et eutrophisation). Les changements de pratiques de gestion des élevages bovins laitiers nécessaires pour réduire leurs impacts environnementaux, tout en préservant leur viabilité économique et les services qu’ils rendent, nécessitent de bien cerner les interactions et dépendances au sein de ces élevages. La modification de certaines pratiques de gestion par les éleveurs engendre des effets sur les multiples fonctions des élevages, ce qui soulève la problématique d’une bonne description des antagonismes et synergies entre les productions animales (par ex., lait, viande), autres productions agricoles (par ex., cultures de vente, biogaz) et les services fournis par les élevages (par ex., stockage de carbone, production de bois, préservation de la biodiversité). De nombreux travaux recherchent des compromis pour améliorer certaines performances des élevages des ruminants, notamment en réduisant leurs impacts environnementaux sans détériorer leur provision des services écosystémiques (Accatino et al., 2019), en mettant en œuvre diverses approches de modélisation. D’autres travaux évaluent les performances environnementales des élevages bovins laitiers en collectant des données pour établir des typologies d’élevages (Kuivanen et al., 2016) ou analyser leur sensibilité à divers aléas (Mosnier et al., 2010). Le projet de thèse s’appuiera sur les travaux déjà développés pour évaluer les multiples performances (par ex., environnementales, économiques, services écosystémiques) des élevages bovins laitiers en se basant sur des analyses descriptives des données d’élevages ou sur la modélisation de leur fonctionnement (Ouachene et al., 2024). Une étude bibliographique sera menée en deux volets principaux. Le premier volet consistera à cibler et définir les variables descriptives des élevages bovins laitiers et de leur contexte (par ex., climatique, économique), les impacts environnementaux auxquels ils contribuent, et les produits et services issus des élevages. Le second volet explorera des approches d’analyse des données collectées et de modélisation statistique. Plusieurs approches de modélisation pourront ensuite être explorées, telles que des approches de régression non-paramétrique pour décrire des relations entre certaines variables d’intérêt et d’autres variables, sans hypothèse paramétrique a priori sur la forme de ces relations (par ex., les modèles additifs généralisés). De même, l’approche statistique de modélisation par copules est envisagée pour sa capacité à (i) formaliser une large variété de structures de dépendance complexes (par ex., non-linéaires, extrêmes) entre variables et en particulier (ii) à modéliser les dépendances entre des aléas de natures différentes, y compris les dépendances de queue (Senga Kiessé et al., 2022). Le projet de thèse repose sur l’hypothèse que le développement d’élevages bovins laitiers durables nécessite une évaluation multicritère qui intègre leurs multiples fonctions ainsi que la prise en compte de l’influence des contextes économiques et climatiques. Les questions de recherche qui seront traitées sont : • Comment évaluer l’influence du contexte économique (par ex., national, régional) sur les décisions des éleveurs et les performances environnementales des élevages bovins laitiers associées ? • Comment modéliser les synergies et antagonismes entre les pratiques de gestion, les produits et les services associés aux élevages bovins laitiers ? • Comment réduire les impacts environnementaux des élevages bovins laitiers sans dégrader les services qu’ils rendent, en tenant compte des fluctuations de leurs contextes climatique et économique ? Profil recherché : • Titulaire d’un diplôme de niveau Master 2 ou ingénieur en modélisation statistique avec un goût pour les domaines appliqués. La connaissance des systèmes agricoles, notamment bovin laitier, serait un plus. • Maîtrise de logiciels/languages de traitement statistique/modélisation (par ex., R, Python) et d’approches de modélisation statistique • Aptitude à communiquer en français et en anglais (oral et écrit) et à travailler avec une équipe de recherche interdisciplinaire
En savoir plus :https://umrsas.rennes.hub.inrae.fr/
ProfilThese_SensiELE_- SAS_INRAE-FR_2025-v2.pdf
Contact :tristan.senga-kiesse@inrae.fr
Junior Professor Chair (CPJ) in Statistics
Publiée le 17/03/2025 09:34.
Référence : CPJ LMBA UBS.
CDD, Vannes.
Entreprise/Organisme :University of South Brittany - LMBA UMR CNRS 6205
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :01/09/2025
Durée du contrat :4 years
Rémunération :Depending on experience
Secteur d'activité :Statistics
Description :The University of South Brittany is hiring a Junior Professor Chair (CPJ) in Statistics! This position provides a unique opportunity to develop advanced research in statistics, with applications open to various scientific and societal challenges. Teaching: 42h/year in statistics, mainly at the Master's level Research: Bayesian statistics, non-parametric statistics, spatial statistics, statistical learning, time series analysis, extreme value modeling… Funding: €200,000 for equipment, personnel, and operational costs Tenure Track: Position leading to a tenured professorship (Professeur des Universités) after 4 years Location: Campus Tohannic, Vannes, France UBS and LMBA UMR CNRS 6205 provide a dynamic and collaborative environment.
En savoir plus :https://www.univ-ubs.fr
CPJ_LMBA_UBS.pdf
Contact :francois.septier@univ-ubs.fr
2-year Postdoc position in Mathematics (funded by Amidex)
Publiée le 10/03/2025 11:01.
Postdoc, Marseille.
Entreprise/Organisme :Aix-Marseille University, Marseille Institute of Mathematics
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :01.09.2025
Durée du contrat :24 months
Rémunération :according to the French scale
Secteur d'activité :Statistics
Description :Applications are invited for a two-year full time post-doc position starting in September-October 2025 in the A*MIDEX Chaire d'Excellence-funded project “Nonstationary Models of Biological Signals” (NOMOS), Principal Investigator Prof. Anna Dudek. According to the requirements of this funding program, candidates should not be currently employed by the Aix-Marseille University and should have obtained their last degree outside AMU. Interviews with candidates will be conducted in English. Project NOMOS Overview Nonstationary signals are at the forefront of modern statistical analysis, as many observed phenomena cannot be adequately modeled by stationary processes. The NOMOS project aims to develop a new generation of nonstationary models and algorithms for analyzing various biological signals. The project will focus mainly on developing innovative models for biomedical signals with irregular cyclicity and exploring potential machine learning applications. Position Objective: The primary focus of this position is to develop concentration inequalities in the nonstationary setting, specifically for periodic Markov chains and periodic time series. Responsibilities also include coding the proposed algorithms in R or Python, such as methods for splitting periodic time series into regeneration blocks, and applying them to real biomedical datasets. The role requires the ability to effectively communicate technical material and build both internal and external collaborations. Additional responsibilities may include assisting in the supervision of student projects, supporting the development of student research skills, providing instruction, or planning and delivering seminars related to the research area. Profile: strong background in statistics (PhD in statistics). Expertise in Markov chains and concentration inequalities is highly desirable. Knowledge of R and/or Python.
En savoir plus :https://academicpositions.com/ad/aix-marseille-universite/2025/two-year-postdoc-position-in-mathematics-funded-by-amidex/230116
Contact :aedudek@agh.edu.pl
3-year PhD Position in Mathematics (funded by Amidex)
Publiée le 10/03/2025 11:01.
CDD, Marseille.
Entreprise/Organisme :Aix-Marseille University, Marseille Institute of Mathematics
Niveau d'études :Master
Date de début :01.09.2025
Durée du contrat :36 months
Rémunération :according to the French scale
Secteur d'activité :Statistics
Description :Applications are invited for a three-year PhD position starting in September 2025 in the A*MIDEX Chaire d'Excellence-funded project “Nonstationary Models of Biological Signals” (NOMOS), Principal Investigator Prof. Anna Dudek. According to the requirements of this funding program, candidates should not be currently employed by the Aix-Marseille University and should have obtained their last degree outside AMU. Interviews with candidates will be conducted in English. Project NOMOS Overview Nonstationary signals are at the forefront of modern statistical analysis, as many observed phenomena cannot be adequately modeled by stationary processes. The NOMOS project aims to develop a new generation of nonstationary models and algorithms for analyzing various biological signals. The project will focus mainly on developing innovative models for biomedical signals with irregular cyclicity and exploring potential machine learning applications. Position Objective: The primary focus of this position is to develop novel models for analyzing nonstationary biomedical signals, establish their statistical properties, and apply them to real data. Implementation of the proposed methods is expected in R or Python. The role requires the ability to effectively communicate technical material and build both internal and external collaborations. Additional responsibilities may include assisting in the supervision of student projects, supporting the development of student research skills, providing instruction, or planning and delivering seminars related to the research area. Profile: Strong background in statistics. Knowledge of R and/or Python. Knowledge of machine learning methods is a plus.
En savoir plus :https://academicpositions.com/ad/aix-marseille-universite/2025/3-year-phd-positions-in-mathematics-funded-by-amidex/230113
Contact :aedudek@agh.edu.pl
3-year research engineer (IGR) in Statistics and Machine Learning (funded by Amidex)
Publiée le 10/03/2025 11:01.
CDD, Marseille.
Entreprise/Organisme :Aix-Marseille University, Marseille Institute of Mathematics
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :01.09.2025
Durée du contrat :32 months
Rémunération :according to the French scale
Secteur d'activité :Statistics and Machine Learning
Description :Applications are invited for a three-year full time research engineer position starting in September-October 2025 in the A*MIDEX Chaire d'Excellence-funded project “Nonstationary Models of Biological Signals” (NOMOS), Principal Investigator Prof. Anna Dudek. According to the requirements of this funding program, candidates should not be currently employed by the Aix-Marseille University and should have obtained their last degree outside AMU. Interviews with candidates will be conducted in English. Project NOMOS Overview Nonstationary signals are at the forefront of modern statistical analysis, as many observed phenomena cannot be adequately modeled by stationary processes. The NOMOS project aims to develop a new generation of nonstationary models and algorithms for analyzing various biological signals. The project will focus mainly on developing innovative models for biomedical signals with irregular cyclicity and exploring potential machine learning applications. Engagement: 50% of time dedicated to team collaboration, including statistical simulations, and research tasks such as developing and optimizing algorithms, testing and validating models, and conducting literature reviews, preparing presentations. Responsibilities also include writing and debugging codes for statistical modeling and machine learning applications, as well as documenting methodologies and results. 50% of time focused on consulting for researchers at Aix-Marseille University and collaborating on applied projects with other laboratories. Tasks include data preparation and cleaning, designing and implementing machine learning workflows, performing statistical analyses, creating visualizations and dashboards, presenting findings to researchers, and contributing to research papers, reports, and grant proposals. Profile: strong background in statistics and machine learning methods (PhD in statistics or machine learning), experience in statistical consulting welcomed, very good skills in R and/or Python, good knowledge of statistical learning methods. Up to 5 years of experience after PhD.
En savoir plus :https://academicpositions.com/ad/aix-marseille-universite/2025/3-year-research-engineer-igr-in-statistics-and-machine-learning-funded-by-amidex/230115
Contact :aedudek@agh.edu.pl
Offre de PostDoctorat - ANR BACKUP
Publiée le 10/03/2025 11:01.
Postdoc, Toulouse.
Entreprise/Organisme :Institut de Mathématiques de Toulouse
Niveau d'études :Doctorat
Description :We seek a candidate in statistics/machine learning with an excellent statistical and mathematical background attested by publications in top-level journals and/or top-level conferences. The successful candidate will work together with members of the ANR BACKUP team. Examples of topics of interest include: Latent variables, mixture models; Post-selection inference; Kernels, kernel-based methods; Bayesian nonparametrics, e.g. contraction rates; High-dimensional models, multiple testing The duration of the postdoc is up to 2 years, to be spent at Institut de Mathématiques de Toulouse, working with François Bachoc, Cathy Maugis-Rabusseau, and Pierre Neuvial. Starting date: fall 2025.
En savoir plus :https://sites.google.com/view/anrbackup/postdoc-toulouse?authuser=0
Contact :francois.bachoc@math.univ-toulouse.fr
Maître de Conférences en Science des données
Publiée le 25/02/2025 12:53.
Référence : ONIRIS_MC_SD.
CDI, Nantes.
Entreprise/Organisme :ONIRIS VetAgroBio
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :01/09/2025
Secteur d'activité :Enseignement Supérieur Agricole
Description :L’École Nationale Vétérinaire, Agroalimentaire et de l’Alimentation (Oniris VetAgroBio Nantes) forme plus de 1200 élèves, en proposant notamment des formations correspondant : • aux métiers de technicien supérieur et d’ingénieur dans les domaines agroalimentaire, sciences de l’alimentation et biotechnologies, sur le campus des sciences de l’alimentation, • aux métiers de vétérinaire, sur le campus vétérinaire. Dans une optique de renforcement de ses compétences, Oniris souhaite recruter un(e) candidat(e) avec un profil Science des données. Cet enseignant-chercheur (H/F) sera rattaché à l’unité pédagogique Mathématique, Statistique et Informatique (MSI) composée de cinq enseignants-chercheurs et un enseignant. Cette unité est rattachée au département d’enseignement Management, Statistique et Communication (MSC). Sur le plan de la recherche, il intégrera l’USC 1381 INRAE/Oniris StatSC dont les champs d’application s’inscrivent principalement en sensométrie et en chimiométrie. L’activité de recherche de l’unité a une double vocation, à la fois à caractère méthodologique et finalisé.
En savoir plus :No link
MC_Science des donnees.pdf
Contact :jean-michel.galharret@oniris-nantes.fr
Post-Doc in Machine Learning (Multiple Fairness in Recommending Systems)
Publiée le 05/02/2025 10:39.
Référence : Postdoc in Télécom Paris.
CDD, Télécom Paris, 19 Place Marguerite Perey, 91120 Palaiseau.
Entreprise/Organisme :Télécom Paris
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :Printemps 2025
Durée du contrat :18 ou 36 mois
Secteur d'activité :Intelligence Artificielle
Description :Post-Doc in Machine Learning (Multiple Fairness in Recommending Systems) The group dedicated to Research in Machine Learning, Statistics & Signal Processing (the research group S2A) in Télécom Paris is recruiting a postdoc in Machine Learning (18 months contact, extendable to 36 months). The post-doc recruited will take part in an interdisciplinary collaborative research project involving the SES (Economics and Social Sciences) department of Télécom Paris and the Caisse des Dépôts et Consignations, a leading French public financial institution. Research assignment Research activities will focus on fairness issues for recommendation engines designed by means of machine-learning methods. With the explosion of digitized content available online, recommender systems have become an essential technology and a key element in the development of new services. In a commercial context, the algorithmic principles at work (e.g. collaborative filtering, user/content-based methods, hybrid approaches) in their operation are most often aimed exclusively at maximizing user satisfaction and increasing the platform's level of use. In the context of a public service, many other criteria and objectives must be integrated to ensure a fair service from the point of view of both users and suppliers (multi-sided fairness). It is precisely the subject of this collaborative project to propose and analyze (theoretically and empirically) methods for achieving acceptable trade-offs between the relevance of recommendations and bias mitigation. In addition to producing methodological research, the post-doc's mission will also include applied work on the current version of a deployed recommendation system, aimed at quantifying the presence of different types of bias resulting from its operation. Keywords: public service recommender system, fair and explainable AI, bias mitigation, multi-sided fairness Supervision: the recruit will work under the supervision of Sephan Clémençon (https://perso.telecom-paristech.fr/clemenco/) Winston Maxwell (https://www.telecom-paris.fr/winston-maxwell). Charlotte Laclau (https://laclauc.github.io/) Skills Education : PhD in Computer Science or in Applied Maths A short international postdoctoral experience is welcome but not mandatory English: fluent Expertise in Python programming, familiarity with database queries Capacity to work in a team and develop good relationships with colleagues in other disciplines Excellent writing and pedagogical skills Knowledge and experience required Research publications in Machine Learning (e.g. in Neurips, ICML, AISTATS, …) Knowledge of how recommending systems work Taste for AI applications and interest in its societal aspects Additional information The position does not involve teaching. However, on a voluntary basis, the postdoc recruited may take part in machine-learning courses (undergraduate/master level) coordinated by the supervisory team. The position 18 months position (extendable to 36 months) Télécom Paris, 9 place Marguerite Perey - 91120 Palaiseau - France Application Applicants should submit a single PDF file that includes: motivation letter curriculum vitae one or two major publications contact information for one or two references Important dates First-Quarter 2025: interviews with candidates (by visio-conference eventually) Spring 2025: beginning Contact for information/application Stephan Clémençon stephan.clemencon@telecom-paris.fr Charlotte Laclau charlotte.laclau@telecom-paris.fr Winston Maxwell winston.maxwell@telecom-paris.fr Related Websites https://s2a.telecom-paris.fr/ www.telecom-paris.fr/ai-ethics
En savoir plus :https://s2a.telecom-paris.fr/
Post-Doc in Machine Learning (Multiple Fairness in Recommending Systems).pdf
Contact :stephan.clemencon@telecom-paris.fr
Modélisation d'un espace latent complexe au moyen de Normalizing flow dans un modèle à effets mixtes
Publiée le 30/12/2024 15:08.
Référence : stage master 2 modélisation d'un espace latent complexe dans un modèle à effets mixtes.
Stage, Centre INRAE Jouy-En-Josas.
Entreprise/Organisme :INRAE
Niveau d'études :Master
Sujet :voir fichier joint
Date de début :début 2025
Durée du contrat :5 à 6 mois
Rémunération :gratification de stage standard
Secteur d'activité :recherche en mathématiques
Description :voir fichier joint
En savoir plus :http://genome.jouy.inra.fr/~ekuhn/
2025_stage_NF_MixedModels.pdf
Contact :estelle.kuhn@inrae.fr
2-year Postdoctoral Position: Statistical Learning for Survey Sampling and Missing Data
Publiée le 30/12/2024 15:08.
Référence : 2-year Postdoctoral Position: in Statistical Learning for Survey Sampling and Missing Data.
Postdoc, Montreal and Ottawa, Canada.
Entreprise/Organisme :McGill University and the University of Ottawa
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :01/09/2025, or flexible
Durée du contrat :2 years
Rémunération :70 000$
Secteur d'activité :Statistical learning, Missing data, Survey sampling, Causal Inference
Description :National statistical offices increasingly use machine learning to address unit nonresponse with inverse probability weighting. Machine learning may be used to model complex, high- dimensional relationships but introduces challenges such as variance estimation and model selection. We plan to investigate the Riesz Representer approach, combined with cross-fitting, to ensure consistent variance estimation and obtain square-root consistent estimators. This proposal will also explore hyperparameter selection and adaptive weight trimming to improve stability. This research aims to enhance the reliability of statistical inference in surveys with nonresponse.
En savoir plus :https://canssi.ca/wp-content/uploads/Statistical-Learning-for-Unit-Nonresponse-Treatment-in-Surveys-
Statistical-Learning-for-Unit-Nonresponse-Treatment-in-Surveys-Using-Riesz-Representers.pdf
Contact :mehdi.dagdoug@mcgill.ca
Exploring Transfer Learning techniques with Generative AI for the prediction of chemical processes
Publiée le 22/12/2024 18:11.
Stage, Solaize, Lyon, France.
Entreprise/Organisme :IFP Energies Nouvelles
Niveau d'études :Master
Sujet :Exploring Transfer Learning techniques with Generative AI for the prediction of chemical processes performance
Date de début :Mars 2025
Durée du contrat :5-6 mois
Secteur d'activité :Energies Renouvelables
Description :IFPEN is an important player in the triple energy, ecological, and digital transition by offering differentiating technological solutions in response to societal and industrial challenges of energy and climate. The implementation of new methodological approaches combining "data science and experimentation" is among the studied solutions that allow for faster progress and reduced R&I costs. The prediction of the output impurities content, such as sulphur or nitrogen, is a key factor when developing new catalysts or new processes. Data scarcity and poor generalization to new experimental conditions often limit the quality of the kinetic models or even and standard machine learning techniques. One of the solutions for improving models is reusing knowledge from previous datasets. Transfer Learning is a promising approach to model new catalysts or processes. Previous studies conducted at IFPEN led to important improvements using a Bayesian approach. Other techniques, that use Generative Adversarial Networks (GANs), along with feature augmentation, allow model’s deep understanding of the dataset’s feature distribution, thus improving model training and robustness.
En savoir plus :NA
TL_GAN_Internship_proposition2024.pdf
Contact :youba.abed@ifpen.fr

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