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Recrutement 2017

Poste de Maitre de Conférences MCF-0751723R-4311

Enseignement

Le MCF recruté participera à l’animation de la Licence MIASHS (Mathématique, Informatique appliquées aux Sciences de l’Homme et de la Société, accueillant environ 260 étudiants), du Master ISIFAR et du Maste r « Modélisation Aléatoire », notamment dans le parcours « Statistique et data science ». Le bon fonctionn ement de ces formations passe par une orientation active des étudiants tout au long de la Licence, à la fin de la Licence et à la fin du Master 1. Le MCF participera aux enseignements liés à la statistique, à la science des données ou à la gestion quantitative du risque.

Recherche

Le profil idéalement recherché concerne la statistique mathématique et/ou la « science des données ». La gestion au long cours et le traitement automatique, efficace (rapide et avec des performances garanties) des données forment un problème vital pour de nombreuses entreprises. C’est en particulier le cas de celles qui sont liées à l’utilisation d’internet (publicité en ligne, système de recomman dations, gestion de communautés dans les réseaux sociaux, etc.). La prolifération des objets connectés, la multiplication des outils d’acquisition et des nouvelles techniques d’acquisition (images et vidéos de haute qualité, …) renouvellent les méthodes — et les questions — de la statistique. Le MCF recruté pourra intégrer l'équipe de statistique du LPMA. Celle-ci est constituée d e chercheurs travaillant en statistique de grande dimension, en apprentissage, en théorie de l’information… Dans un laboratoire dynamique et diversifié, il pourra établir des liens avec les chercheurs s'intéressant à d'autres types de modèles aléatoires, comme l'étude de la construction et l’e xploitation des réseaux sociaux (ou réseaux complexes), les graphes et matrices aléatoires ; en cela, le MCF recruté pourra aussi interagir avec l'équipe de Modélisation Stochastique du LPMA. Une composante « optimisation » ou « gestion du risque » sera également appréciée dans le profil du candidat.

Contacts

Poste de Professeur PR-0751723R-4307

Enseignement

Le Professeur recruté participera à l’animation du Master Modélisation Aléatoire. Ce Master propose deux parcours, « Statistique et modèles aléatoires en finance » et « Statistique et science des données ». Cette formation a produit une génération de statisticiens de tout premier plan, instruits dans les différents aspects de la statistique mathématique. Ils ont construit de belles carrières en entreprise (banques, assurances, et autres) ou dans le monde académique. Ce parcours, pionnier en statistique mathématique, notamment dans l’introduction des méthodes d’ondelettes, s’est ouvert aux différents aspects de la « science des données ». Des enseignements tournés vers les usages de la statistique en entreprise ont été introduits. L’aspect calculatoire des questions statistiques est également mis en avant. Le professeur recruté s’impliquera dans la poursuite de cette politique d’ouverture aux nouveaux enjeux de la statistique, notamment les liens substantiels tissés entre statistique et optimisation. La/le professeur recruté(e) pourra aussi intervenir dans le cadre du Master Pro ISIFAR, du Master Mathématiques-Informatique, qui souhaite ouvrir un parcours « Sciences des données », des Licences MIASHS et Mathématiques.

Recherche

Deux profils qui, idéalement, se recouperaient sont recherchés : « Statistique mathématique » et « Apprentissage statistique / Science des données ». En statistique mathématique, il s’agit de prolonger l’œuvre accomplie depuis 25 ans à Paris-Diderot à l’intersection de la statistique et de l’analyse harmonique appliquée. En apprentissage statistique/ science des données, il s’agit de rapprocher la statistique mathématique de l’optimisation et de l’informatique. Le professeur recruté intégrera une équipe de recherche vivante et diverse, immergée dans un laboratoire où toutes les spécialités de l’aléatoire se retrouvent. L’équipe de statistique est constituée de chercheurs travaillant dans le domaine de la statistique en grande dimension, de l’apprentissage, ou dans celui du traitement des données massives. Le goût pour les recherches pluridisciplinaires sera apprécié.

Contacts

/var/www/wikis/stats/data/pages/recrutement/index.txt · Dernière modification: 2017/01/30 23:41 par boucheron