CDD : Ingénieur-e en ingénierie logicielle dans un environnement devops

Candidature avant : 14/12/2020

Modalité :
Contactez kai.poutrain(at)lis-lab.fr

Résumé :
Catégorie : A
Corps : IGE
Service/Composante : LIS – UMR 7020
Localisation du poste : LIS – Site de Saint-Jérôme, et déplacements sur Luminy et occasionnellement à Toulon
BAP : E - Informatique, Statistique et Calcul Scientifique
Emploi type : Ingénieur-e en ingénierie logicielle - E2C45
Date de vacance du poste : 01/07/2020
Quotité du poste : 100%
Rémunération : niveau IGE 1er échelon
Durée : 6 mois (01/01/21 - 30/06/21)


MISSIONS ET ACTIVITES PRINCIPALES :

Pour les besoins applicatifs internes au service informatique, du service administratif et financier, ainsi que ceux liés aux travaux de recherche des différentes équipes du laboratoire, l’ingénieur-e en ingénierie logicielle prendra en charge l'ensemble du cycle de vie logicielle : analyse, développement, test, déploiement, et maintenance des applications, dans le respect du cahier des charges, des normes et des règles de sécurité.

Il ou elle travaillera en étroite collaboration avec l'équipe chargée des opérations auprès de l'équipe administrative et des chercheurs du laboratoire.
Positionnement hiérarchique : L’ingénieur-e travaillera au sein de la cellule développement du service informatique, sous la responsabilité directe du responsable informatique.

COMPETENCES REQUISES :

  • Maîtrise de la programmation orientée objet et de framework PHP MVC de développement web.
  • Maîtrise de la sécurité des applications web.
  • Maîtrise de l'administration d'infrastructures LAMP (environnement CentOS/Proxmox).
  • Maîtrise des technologies suivantes : Symfony, MySQL, HTML5, CSS, JQuery, AJAX.
  • Connaissance approfondie de la conception et l’interrogation de bases de données.
  • Connaissance approfondie de la qualité logicielle et des méthodologies de tests.
  • Connaissance approfondie de méthodes de modélisation et de développement.
  • Connaissance approfondie de la méthodologie de conduite de projets.
  • Connaissance approfondie de la réglementation sur les données personnelles (RGPD).
  • Connaissance DevSecOps et usines logicielles (gestionnaire de version, micro-services, docker, intégration continue).
  • Une expérience de travail avec les ordonnanceurs oar et slurm serait un plus.
  • Expérience requise de 3 ans minimum en ingénierie logicielle.
  • Connaissance de Wordpress
  • Anglais technique.

ENVIRONNEMENT ET CONTEXTE DE TRAVAIL :

Le Laboratoire d'Informatique et Système (LIS) est une unité mixte de recherche (UMR 7020 – AMU / CNRS) : http://www.lis-lab.fr. Situé à Marseille sur les campus de Saint-Jérôme et de Luminy, ainsi que sur celui de Toulon, le LIS est constitué d'environ 300 personnes réparties dans 20 équipes de recherche. Des déplacements seront à prévoir sur l'ensemble des trois sites du laboratoire.





   Stage : Probing joint vision-and-language representations

Candidature avant : 01/02/2021

Modalité :
To apply, send an email to benoit.favre@lis-lab.fr

Résumé :
Vision and language multimodal representations are created through self-training of classifiers that input both texts and images on large datasets. Even though such representations can be fine-tuned to perform tasks like visual question answering, image captioning, multimodal understanding, etc, little is known about the information they model and how it is used to perform a variety of tasks. The objective of this internship is to probe multimodal representations to better understand their inner working. The candidate will propose probes and analysis methods for testing high- level structural and semantic concepts in various vison-and-language representations. In particular, the candidate will explore how data, neural architecture, and self-training tasks affect such probes. The work will be implemented within the MMF framework which itself relies on Pytorch.




Concours PR/MCF : Professeur d'Informatique

Candidature avant : 30/03/2021

Modalité :
Concours synchronisé des professeurs d'université.

Les candidatures seront à déposer sur Galaxie, l'application sera ouverte le 25 février 10:am et la date limite de soumission est le 30 Mars a 16:00 (heure de Paris).

Contacts :
Recherche : Pôle Calcul : Yann Vaxès yann.vaxes@lis-lab.fr
Enseignement : Département Informatique et Interactions de l’UFR Sciences : Jean-Marc Talbot jean-marc.talbot@univ-amu.fr


Résumé :
un poste de Professeur en Informatique va être ouvert au concours à l’Université d’Aix-Marseille, pour un recrutement au sein du pôle Calcul du LIS et au département Informatique et Interactions de l'UFR Science.

Recherche :

Le pôle Calcul (environ 70 permanents, 8 équipes de recherche) est l’un des quatre pôles autour desquels le nouveau laboratoire LIS s’est structuré. Les thématiques développées au sein de ce pôle se concentrent sur des aspects fondamentaux de l’informatique comme l’algorithmique, les structures discrètes, la logique, les méthodes formelles, les modèles de calcul, la complexité, la géométrie et l’intelligence artificielle. L’objectif de ces recrutements sera de renforcer des équipes du pôle Calcul.
Pour ce poste, une priorité sera marquée pour les équipes DALGO (Algorithmique Distribuée), G-Mod (Modélisation Géométrique) et CANA (Calcul Naturel).

Enseignement:

Le professeur / la professeure recruté.e rejoindra le département Informatique et Interactions de la faculté des sciences.
Il/Elle devra contribuer très activement à la vie et au fonctionnement du département et assumer des responsabilités dans les formations. En dehors de ces responsabilités, le professeur recruté sera amené à enseigner sur les différents sites du département (Saint-Charles, Luminy, Etoile et Aix-Montperrin) en licence et master.





Concours PR/MCF : Maître de conférences en informatique - Pôle Calcul

Candidature avant : 30/03/2021

Modalité :
Concours synchronisé des maîtres de conférences.

Les candidatures seront à déposer sur Galaxie, l\'application sera ouverte le 25 février 10:am et la date limite de soumission est le 30 Mars a 16:00 (heure de Paris).

Contacts :
Recherche : Pôle Calcul : Yann Vaxès yann.vaxes@lis-lab.fr
Enseignement : Département Informatique et Interactions de l’UFR Sciences : Jean-Marc Talbot jean-marc.talbot@univ-amu.fr


Résumé :
un poste de Maître de Conférences en Informatique va être ouvert au concours à l’Université d’Aix-Marseille, pour un recrutement au sein du pôle Calcul du LIS et au département Informatique et Interactions de l'UFR Science.

Recherche :

Le pôle Calcul (environ 70 permanents, 8 équipes de recherche) est l’un des quatre pôles autour desquels le nouveau laboratoire LIS s’est structuré. Les thématiques développées au sein de ce pôle se concentrent sur des aspects fondamentaux de l’informatique comme l’algorithmique, les structures discrètes, la logique, les méthodes formelles, les modèles de calcul, la complexité, la géométrie et l’intelligence artificielle. L’objectif de ce recrutement sera de renforcer des équipes du pôle Calcul.
Pour ce poste, une priorité sera marquée pour les équipes ACRO (Algorithmique Combinatoire et Recherche Opérationnelle), G-Mod (Modélisation Géométrique) et MOFED (Modèles et Formalismes à Evénements Discrets).

Enseignement:

Le ou la maître de conférences recruté.e rejoindra le département Informatique et Interactions de la faculté des sciences.
Il/Elle s'impliquera fortement dans les enseignements de ce département qui se déroulent sur plusieurs sites (Luminy, Saint-Charles, Etoile, Aix-Montperrin) en prenant en charge des responsabilités d'unités d'enseignement.





   Concours PR/MCF : Maître de conférences 61, équipe Signal Image Modélisation - Pôle Signal Image - Ecole d'ingénieur de l'université de Toulon - SeaTech

Candidature avant : 30/03/2021

Modalité :
Concours synchronisé des maîtres de conférences. Enregistrement des candidatures et dépôt des dossiers sur l\\\'application Galaxie. Cette application sera ouverte le 25 février 10:am. La date limite de soumission est fixée au 30 Mars à 16:00 (heure de Paris). Contacts recherche : Equipe : Signal Image Modélisation (SIIM) - Pôle Signal - Image Enseignement : Olivier Le Calvé : lecalve@univ-tln.fr, administrateur provisoire de SeaTech

Résumé :
La personne recrutée aura vocation à mener une activité de recherche équilibrée entre développements théoriques et appliqués dans le domaine du traitement du signal, de l’image, la vision par ordinateurs, l’apprentissage machine dans le contexte de projets académiques et industriels liés entre autres à la défense ou la surveillance maritime. Elle assurera des enseignements dans les mêmes domaines. Mots clefs : Information, Signal, Images, Vision, Data et Apprentissage, applications en Surveillance et Sûreté Maritime Lieu d'enseignement : Ecole d'ingénieur de l'université de Toulon - SeaTech, école partenaire de Grenoble INP (https://seatech.univ-tln.fr/) Département d’enseignement : Nouveau diplôme SeaTech ‘’Systèmes Numériques’’ ouvert en 2020 sous statut apprenti et diplôme de l’école sous statut étudiant. Recherche : laboratoire LIS - Equipe Signal Image Modélisation (SIIM) - Pôle Signal - Image




Concours PR/MCF : Maître de conférences en Informatique - Université de Toulon - Equipe DIAMS - Département d'Informtique UFR Sciences et Techniques

Candidature avant : 30/03/2021

Modalité :
Concours synchronisé des maîtres de conférences. Les candidatures seront à déposer sur Galaxie, l\'application sera ouverte le 25 février 10:am et la date limite de soumission est le 30 Mars a 16:00 (heure de Paris). Contacts : Recherche : Equipe DIAMS, responsable de l\'équipe, Omar Boucelma (omar.boucelma@lis-lab.fr) Enseignement : Département Informatique UFR Sciences Univeristé de Toulon : Emmanuel Bruno (emmanuel.bruno@univ-tln.fr)

Résumé :
Recherche :

Le MCF intégrera l’équipe DIAMS (Data Integration, Analysis, and Management as Services) dont l’objectif principal est de concevoir des méthodes et services pour automatiser et adapter toute la chaîne de traitements et d’analyse de grandes masses de données multi-sources et multi-modales issues du Web, des réseaux sociaux et sans fil, des objets connectés, capteurs et applications scientifiques. Les problématiques concernent l’analyse et l’exploration de données, la gestion intégrée de données hétérogènes et multimodales, la composition de services et de chaînes de traitements analytiques, l’optimisation et la personnalisation de pipelines de données.

Enseignement :

Le MCF interviendra prioritairement dans les trois formations d’informatique proposées par le département d’informatique de l'UFR de Sciences et Techniques : Licence d’informatique ; Master d’informatique, spécialité DID (Développement et Ingénierie des Données) ; Ingénieur en informatique Sciences et Technologies des Médias Numériques (avec le CNAM).





Concours PR/MCF : Poste de Maître de Conférences en Apprentissage Automatique

Candidature avant : 30/03/2021

Modalité :
Concours synchronisé des Maîtres de Conférences d\'université.

Les candidatures seront à déposer sur Galaxie, l\'application sera ouverte le 25 février 10:am et la date limite de soumission est le 30 Mars a 16:00 (heure de Paris).

Contacts:

Recherche : Thierry Artières, équipe QARMA (thierry.artieres@lis-lab.fr)

Enseignements : Département Informatique et Interactions de l’UFR Sciences : Jean-Marc Talbot jean-marc.talbot@univ-amu.fr


Résumé :
Un poste de Maître de Conférences profil Apprentissage Automatique est ouvert au LIS à l’université d’Aix Marseille.

Enseignements:

Il est attendu que le nouveau recruté contribue très activement à la vie et au fonctionnement du département Informatique et Interactions. Le Maître de Conférences recruté sera amené à enseigner sur les différents sites du département (Saint-Charles, Luminy, Etoile et Aix-Montperrin) en licence et master, où de nombreux besoins existent notamment pour l’enseignement de l’Intelligence Artificielle et de l’apprentissage automatique.

Recherche:

Le Maître de Conférences recruté s’intégrera prioritairement dans l’équipe QARMA (éQuipe AppRentissage de MArseille) et plus largement dans le pôle Science des Données du laboratoire LIS.

L’équipe QARMA est une équipe du pôle “Science de données” dont les travaux portent sur l’apprentissage automatique et l’apprentissage statistique, un domaine de recherche au coeur de l’intelligence artificielle (IA) moderne. Le Maître de Conférences recruté viendra renforcer l’équipe QARMA sur un ou plusieurs de ses axes de recherches, historiques ou en devenir, à savoir: la théorie de l’apprentissage statistique et les aspects formels de l’apprentissage, le deep learning dans ses aspects théoriques et appliqués, l’apprentissage automatique et la bioinformatique, l’apprentissage automatique et le traitement du signal, l’apprentissage automatique et les neurosciences, ou encore l’apprentissage automatique et l’informatique quantique.

Le candidat recruté pourra faire valoir des contributions originales couvrant à la fois des aspects fondamentaux et appliqués dans les domaines d’intérêt pour l’équipe QARMA. La capacité du candidat à renforcer les collaborations de l’équipe QARMA avec d’autres équipes du laboratoire sera un plus.





Concours PR/MCF : Poste de Professeur en Informatique profil apprentissage automatique et ses applications

Candidature avant : 30/03/2021

Modalité :
Concours synchronisé des professeurs d\'université.

Les candidatures seront à déposer sur Galaxie, l\'application sera ouverte le 25 février 10:am et la date limite de soumission est le 30 Mars a 16:00 (heure de Paris).Contacts :

Contacts:

Recherche : Laboratoire LIS, Frédéric BECHET - Frederic.Bechet@lis-lab.fr

Enseignement : Département Informatique, Polytech Marseille : Mohamed Quafafou - mohamed.quafafou@univ-amu.fr


Résumé :
un poste de Professeur en Informatique va être ouvert au concours à l’Université d’Aix-Marseille, pour un recrutement au sein du pôle Science de données du LIS et au département Informatique, Polytech Marseille Recherche :

Le.la candidat.e mènera et dirigera des recherches sur l'apprentissage automatique et ses applications dans tous les domaines couverts par les équipes du pôle Sciences des Données. Ses recherches s’inscriront dans l'une des lignes de force du pôle Science des Données : intelligence artificielle et apprentissage, langage et recherche d’information, multimodalité et interaction, ou gestion et fouille de données pour l’extraction de connaissances dans de multiples domaines d’applications tels que le transport ou la santé. Le.la candidat.e développera des méthodes originales et fondamentales pour renforcer les travaux des équipes du pôle dans les thématiques qu'elles développent. Le.la candidat.e devra s'impliquer dans les instances du laboratoire et proposer un projet s'intégrant dans les priorités de l'un des instituts auxquels participent les chercheurs du pôle : Institut Archimède Mathématiques et Informatique, Turing Center for Living Systems (Centuri), Institute for Language Communication and the Brain (ILCB), Institute for Creativity and Innovation (InCIAM) ainsi que le futur Institut IA Santé.

Enseignement :

Le département informatique développe actuellement la thématique « Science de données, Intelligence Artificielle et Applications », aussi bien en formation initiale qu’en apprentissage. Le candidat recruté devra développer et renforcer les enseignements dans ces domaines, par exemple en apprentissage automatique, fouille de données, gestion et analyse de données massives (Big Data), les systèmes de recommandation, etc. Il participera aussi aux enseignements de bases de l’informatique pour l’ingénieur.

La personne recrutée prendra des responsabilités au sein du département aussi bien en formation initiale qu’en formation par apprentissage. La création de la nouvelle formation par apprentissage nécessite une réelle implication dans la vie du département pour répondre aux besoins importants aussi bien au niveau administratif que pédagogique.

Elle animera une équipe pédagogique qui aura pour objectif de faire évoluer les pratiques pédagogiques au sein du département en les adaptant aux deux formations : initiale et par apprentissage.





   Doctorat : AI-assisted prognostics and health management for fuel cell electric vehicles

Candidature avant : 30/04/2021

Modalité :
• Graduated or graduating in relevant disciplines (automatic control/electrical engineering/computer science); • Great academic score; • Solid background and/or research experiences in automatic control and/or machine learning; • Great interest in electric vehicles and artificial intelligence; • Good master of Matlab and Python; • Solid skills on experimental manipulations (electromechanical systems, power converters, embedded control systems, etc…); • Fluent English, oral and written communications (meetings, seminars, conferences) • Self-learning ability, autonomy, initiative.

Résumé :
Fuel cell electric vehicles (FCEV) has been considered as one of the ideal alternatives of various vehicles thanks to the attractive properties such as high power density, high efficiency and zero on-board emission. Despite the advantages, fuel cells (FCs), as principle power sources in FCEVs, are still suffering from low durability which is considered as the bottleneck of the FCEVs. From some recent studies, it is found that the low FC durability, in most cases, has been due to the system operation issues rather than the problems in the FCs themselves. With this in mind, it is necessary to operate FCs properly and in favour of the FC durability enhancement. Due to the complex physical and chemical processes and the highly uncertain FC operating conditions, the access of FC internal degradation state and the prediction of its evolution, which are two key elements for optimizing FC operation, have been considered as two challenging issues. This PhD project is therefore oriented to developing tools to handle the prognostics and health management (PHM) for FCEVs. Specifically, the objective of the PhD project is twofold: 1) develop AI-assisted self-cognizant tools to identify and predict FC intrinsic degradation indices; 2) develop a control-oriented self-adaptable model for FC systems targeting at durability enhancement control. This PhD project is a part of project DEAL (https://deal.lis-lab.fr/) funded by French National Research Agency (ANR). The PhD work will be carried out in two CNRS labelled laboratories: LIS (CNRS 7020) located in Marseille and FEMTO-ST (CNRS 6174) in Belfort.




   Doctorat : Intelligent durability enhancement control for fuel cell electric vehicles

Candidature avant : 30/04/2021

Modalité :
• Graduated or graduating in relevant disciplines (automatic control/electrical engineering/computer science); • Great academic score; • Solid background and/or research experiences in automatic control and/or machine learning; • Great interest in electric vehicles and artificial intelligence; • Good master of Matlab and Python; • Solid skills on experimental manipulations (electromechanical systems, power converters, embedded control systems, etc…); • Fluent English, oral and written communications (meetings, seminars, conferences) • Self-learning ability, autonomy, initiative.

Résumé :
Battery based electric vehicles (EVs) suffer from long recharging cycle, heavy weight, and limited driving range which have been considered as the essential limits of battery and cannot be perfectly resolved. Compared with battery based EVs, fuel cell (FC) EVs, with shorter repose (recharging) time, lighter weight, less well-to-wheels energy consumption (within the same driving range), have been considered as one of the ideal alternatives of various vehicles. Despite the advantages, FCs, as principle power sources in FCEVs, are still suffering from low durability which is considered as the bottleneck of the FCEVs. Among various solutions, optimizing FC system control is a key factor for improving FC durability. This PhD project aims at improving the durability of FCs applied in heavy-duty vehicles by exploring self-cognizant optimal control. To achieve this, the thesis will generally involve twofold work: 1) develop online learning function for FC system model in consideration of FC degradation and the uncertainty of operating conditions; 2) develop learning-based durability enhancement control. This PhD project is a part of project DEAL (https://deal.lis-lab.fr/) funded by French National Research Agency (ANR). The PhD work will be carried out in two CNRS labelled laboratories: LIS (CNRS 7020) located in Marseille and FEMTO-ST (CNRS 6174) in Belfort.




   Doctorat : Offre de thèse "Frugal Models and Algorithms for Machine Learning", Qarma, LIS + I2M

Candidature avant : 01/10/2021

Modalité :
Les dossiers de candidature sont à envoyer pour le 2 mai. Voir détails dans l'offre.

Résumé :
Voici une offre de thèse en machine learning sur le thème "Frugal Models and Algorithms for Machine Learning", coencadrée par Valentin Emiya (Qarma, LIS) et Caroline Chaux (I2M). Détails de l'offre: https://bit.ly/2RUbeuG .