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Machine Learning Engineer

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Deep Learning Engineer

Implicity

Paris

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Role description

About Us
💙 Implicity is a digital MedTech, that brings outstanding innovations to cardiologists, thanks to Big Data and Artificial Intelligence.

Thanks to our leading cardiac remote monitoring platform, it’s way easier to manage data and predict patient issues, so that cardiologists can bring the best care at the best time.

To put it simply, when you join Implicity, you’ll contribute to save lives
with us
💓đŸ©ș

Dr Arnaud Rosier (cardiologist and AI researcher) & David Perlmutter (engineer and entrepreneur), co-founded Implicity in 2016.

  • 10+ years later, a French Start-Up / Scale-Up 🐓 is a real game changer in the healthcare market, literally shaping the future of cardiology.
  • 250+ hospitals / medical centers are already using our solutions, covering 100 000+ patients.

đŸ‘©đŸ»đŸ‘šđŸżđŸ‘±đŸ» At Implicity, you will find the greatest experts in data science, engineering, clinical, regulatory, IT, sales, customers success, etc. working together.

This amazing team already managed to make Implicity a clear European leader, and we will very soon do the same in the US market.

In a nutshell, thanks to Implicity:
🏆 Patients get a far better care

🏆 Doctors’ life is far easier, they can have a far better focus on prevention/treatment, and not admin/data burden

🏆 Healthcare payers (Social Security in France) eventually pays a far lower price (preventing/monitoring instead of treating/hospitalizing)

It can start as soon as you can!
Job and recruitment context
We are hiring a
Deep Learning Engineer (Junior/Confirmed level)
to join the
Software as Medical Device (SaMD) squad
.

At Implicity, we're transforming the management of cardiac conditions providing innovative AI-powered medical devices. Our squad is building, deploying and maintaining advanced solutions that empower healthcare professionals, optimise their workflows, and ultimately improve patient lives.

As part of our skilled and collaborative team, you’ll have the opportunity to translate varied and complex data into clinically impactful projects in an environment where we promote continuous learning, innovation and knowledge sharing, providing dedicated time for experimentation and professional development.

đŸ€ Reporting structure
Direct report:
Marika (Data Scientist Manager).

Collaboration:
You will work closely with the SaMD squad (Data Scientists and ML Engineers), the Clinical team for medical relevance, and the Product Manager for roadmap alignment. Cross-functional collaboration is at the heart of how we operate.

🧠 Your missions

  • Contribute to the research, development and validation of:
  • State-of-the-art Deep Learning architectures (Transformers, Temporal CNNs) for various time-series data from Cardiac Implantable Electronic Device (CIED) signals.
  • Self-Supervised Learning pipelines to leverage our database of over 100,000 patients.
  • Exploring the SNDS data via the Health Data Hub
  • Ensure the reproducibility, scientific correctness and transparency of each experiment, and medical relevance of our AI projects for both patients and caregivers
  • Collaborate with our Clinical team on scientific publications

đŸ„‡ Your profile and mindset
As we are searching for a Junior / Confirmed Deep Learning Engineer:

Must have:

  • At least one experience ui Data Science or Deep Learning
  • Education: A Master's degree, Engineering degree, or PhD in a relevant field such as Data Science, AI, Applied Mathematics, or a related discipline
  • Hands-on experience with Python and Deep Learning frameworks
  • Excellent theoretical knowledge of Deep Learning foundations (gradient flow, back-propagation, and network architecture logic), and associated mathematical base
  • Good understanding of self-supervised learning or generative modelling
  • Professional proficiency in French and English

Bonus points:

  • Experience with time-series analysis or bio-signal processing (ECG, EGM, EEG)
  • Familiarity with distributed training or handling large datasets in cloud environments
  • Prior experience within the healthcare industry

Your growth is our priority:
we strongly encourage you to apply even if your experience doesn't perfectly align with every point listed. We value diverse backgrounds, a growth mindset and passion for learning and contributing to our mission.
Recruitment process

  • 1st HR Contact with Astrid (Talent Acquisition Manager) – 45 min - G-meet
  • Job / Manager Interview with Marika (Data Scientist Manager) – 45 min - G-meet
  • Technical Interview with two members of the SaMD squad – 90 min - On-site
  • Vision Alignment with Alex (SaMD Product Manager) and Arnaud (CEO) – 1h - On-site
  • Reference Check & Offer (usually follows within 72 hours đŸ€ž)

Depending on your availability, the recruitment process should last less than 3-4 weeks.
General information
💰
Salary

  • For this job (full-time), you have a base salary between €45-55k depending on your experience
  • Eligible for stock option (BSPCEs) according to the company's existing rules

👍 Benefits

  • Health care plan: Alan (50% employer)
  • Luncheon voucher: 9€ (50% employer)
  • Transport: 50% of your pass OR sustainable mobility pass

📍 Remote work & Location

  • 3 days per week (progressively)
  • Location: 29 rue du Louvre, 75002, PARIS

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Coming to this page

A resume for this role — and a ticket to the draw

We take the posting apart down to the real requirements and rewrite your resume against it — by asking, not inventing: no line appears without your confirmation. Sign in to get it first, and to enter the draw.

  • A resume for this exact role, not a universal one
  • Answers are kept: edit any one, not the whole conversation
  • All in your account — open it from any device

On the wheel

A discount on mentoring

Winners are drawn at random among entries with a confirmed email. The date and the full rules are on the draw page.

Draw rules

Machine Learning Engineer

Senior AI Scientist

Pigment

Paris

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Role description

Join Pigment: The AI Platform Redefining Business Planning
Pigment is the AI-powered business planning and performance management platform built for agility and scale. We connect people, data, and processes in one intuitive, feature-rich solution, empowering every team—from Finance to HR—to build, adapt, and align strategic plans in real time.

Founded in 2019, Pigment is one of the fastest-growing SaaS companies globally. Industry leaders like Unilever, Snowflake, Siemens, and DPD use Pigment daily to make more informed decisions and confidently navigate any scenario.

With a team of 600+ across Paris, London, New York, Toronto, San Francisco and Austin, we've raised nearly $400M from top-tier investors and were named a Visionary in the 2024 Gartner¼ Magic Quadrantℱ for Financial Planning Software.

At Pigment, we take smart risks, celebrate bold ideas, and challenge the status quo—all while working as one team. If you're driven by innovation and ready to make an impact at scale, we’d love to hear from you.

Pigment is seeking an experienced AI Scientist with a strong CS background and experience with GenAI and Agentic Architectures to join our innovative and fast-paced team. In this role, you will work on AI projects and play a crucial part in developing and refining our product. If you are passionate about machine learning, have a background generative AI and natural language processing, and thrive in a collaborative and high-impact environment, we'd love to hear from you!

What you will do :

  • Work on AI features built on top of the Pigment computation engine that provides determinism, auditability and data visualizations
  • Work on AI features with an ambitious product vision, that are actively used, have a real world impact and are built to last
  • Programming on a production python codebase. Our Scientists are encouraged to contribute to production features to ensure they can follow their experiments from ideation to production
  • Conduct experiments and benchmarking to assess the performance of various models and architectures
  • Continuously research and stay up-to-date with recent advancements in agentic architecture, NLP and large language models, applying novel techniques and methodologies to improve our features

🎧Listen to our podcast on Pigment’s GenAI team

📖Read more about our vision: Agentic AI for Data Analysis

Requirements

  • MS or Ph.D. in Computer Science, Mathematics, or a related field
  • Strong programming skills in Python, and relevant ML and GenAI libraries (e.g., langchain, langgraph, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)
  • Hands-on experience evaluating pre-trained models, and fine tuning or training models
  • Experience in the recent developments of Agentic Architecture
  • Excellent problem-solving skills and ability to work independently
  • Ability to communicate complex mathematical and AI concepts clearly and effectively across research, engineering, and product audiences
  • If you are passionate about Generative AI and want to work on a cutting-edge business planning platform, we encourage you to apply for this exciting opportunity at Pigment
  • Experience building and shipping complex products on top of LLMs
  • Experience with LLM or deep-learning-based tabular data understanding, including methods for interpreting complex spreadsheets, schema inference or table representation learning (e.g., TAPAS, TaBERT, TURL, and more generally Omniparser-like approaches)
  • Knowledge of state-of-the-art deep learning forecasting models (e.g., TimesFM, Chronos, TOTO, or any other recent foundation models for time series prediction)

What You Will Get

  • Competitive package
  • Stock options to ensure you have a stake in Pigment's growth
  • The best health insurance with Alan Blue entirely free for you and your family
  • Weekly Lunch and Lunch vouchers (Swile card) to cover your lunch breaks with total flexibility
  • Subscription to Egym Wellpass (ex-Gymlib) for full access to gyms, studios, and wellness spaces across France
  • Trust and flexible working hours
  • Along with one company offsite every year, we have brand new offices at the heart of major cities including New York, San Francisco, Toronto, Paris, and London
  • High-end equipment (based on stock/availability) to do your work in the best conditions
  • Remote-friendly environment

We conduct background checks as part of our hiring process, in accordance with applicable laws and regulations in the countries where we operate. This may include verification of employment history, education, and, where legally permitted, criminal records. Any checks will be conducted lawfully prior to formal employment contracts being signed, with candidate consent, and information will be treated confidentially.
Pigment is an equal opportunity employer. We believe diversity is a strength and fosters innovation. We are committed to enabling everyone to feel included and valued at the workplace. All qualified applicants will receive consideration for employment without regard to age, color, family, gender identity, marital status, national origin, physical or mental disability, sex (including pregnancy), sexual orientation, social origin, or any other characteristic protected by applicable laws. We may process your personal data in accordance with our
HR Data Protection Notice
.
We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses and identifying potential inconsistencies or verification signals in application materials based on available information. These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment. Final hiring decisions are ultimately made by humans. If you would like more information about how your data is processed, please contact us.

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Machine Learning Engineer

Responsable Etudes et Conception d'Algorithmes de Traitement d'Image F/H

MBDA

Le Plessis-Robinson

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Role description

Chez MBDA, le sens de notre mission est ce qui nous unit : contribuer Ă  la souverainetĂ© des nations et prĂ©server notre sĂ©curitĂ© et notre libertĂ© en Europe. Pour y parvenir, la collaboration et la confiance sont essentielles. MBDA doit relever des dĂ©fis uniques pour rĂ©pondre aux besoins des forces armĂ©es face Ă  de nouvelles menaces. MotivĂ©s par les challenges technologiques, nous repoussons les limites de l’innovation, de la science et de la technologie pour dĂ©velopper des solutions au meilleur niveau.

Nous encourageons le dĂ©passement de soi dans un environnement unique qui offre des opportunitĂ©s Ă  chacun d’entre nous. Ensemble, nous sommes fiers du rĂŽle que nous jouons.

Vous rejoignez le département Vision et traitement d'images de MBDA France. Ce département est
responsable de la conception, du développement et de la validation des algorithmes de traitement d'images
pour les effecteurs (missiles, drones), les postes de tir ou les conduites de tir à partir d'Imagerie optique ou radar ainsi que des aspects systÚme et des modules de préparation de mission associés.

Les activitĂ©s du dĂ©partement s’étendent
de la recherche amont sur les sujets les plus innovants
– deep learning, modĂ©lisation 3D, dĂ©cision/fusion, autonomie –
à la réalisation des algorithmes finaux
intégrés dans les produits MBDA.

Au cours de vos différentes missions et de votre évolution dans le service, vous aurez la possibilité :

  • De travailler avec des spĂ©cialistes de mĂ©tiers trĂšs divers tels que Guidage, Navigation, Etudes SystĂšmes, PrĂ©paration de Mission, QualitĂ©, Simulation, SynthĂšse d'Images, Logiciel, FPGA, calculateur temps rĂ©el et Responsables projets.
  • De dĂ©finir et piloter des travaux de sous-traitants.
  • D’encadrer des stagiaires, apprentis ou embauchĂ©s.

Des dĂ©placements ponctuels peuvent ĂȘtre prĂ©vus, notamment dans le cadre d'essais.

Dans Le Cadre De DiffĂ©rents Projets, Vous Participez Ă  La Ligne De Produit Relative Ă  La DRI (DĂ©tection, Reconnaissance, Identification) MĂȘlant Traitement D’images Traditionnel Et Traitement D’image Par IA. En Lien Avec Nos Experts, Vous

  • Poursuivez les travaux engagĂ©s,
  • Proposez les travaux Ă  rĂ©aliser pour complĂ©ter cette ligne de produit et la maintenir en cohĂ©rence avec les projets en cours et en anticipant les besoins futurs,
  • Contribuez Ă  la mise en place des outils et Ă  la mise en place d’une mĂ©thodologie.

Selon les projets, vous ĂȘtes amenĂ© Ă  piloter techniquement de 1 Ă  2 collaborateurs.

DiplÎmé
d'une école d'ingénieur ou équivalent Bac+5
, vous justifiez de
6 ans d’expĂ©rience
, avec au moins une expérience significative en
développement d'algorithme de traitement d'images
et/ou une expérience significative d'
entrainement et déploiement d'IA pour la vision par ordinateur
.

Vous Avez Par Ailleurs

  • De bonnes connaissances en traitement d’images classique et en IA (ML/DL).
  • De bonnes connaissances en C/C++ (codage, vĂ©rification, architecture) ainsi qu’en Python.

Enfin, vous faites preuve d’autonomie en particulier pour ĂȘtre force de proposition sur les travaux Ă  rĂ©aliser et avoir un bon esprit de synthĂšse pour dĂ©finir la feuille de route au moins court terme.

Notre rĂ©munĂ©ration comporte un salaire fixe et des Ă©lĂ©ments additionnels individuels (une part variable pour nos salariĂ©s cadres et une prime d’anciennetĂ© ainsi qu’une prime annuelle pour nos salariĂ©s non-cadres) ou collectifs dĂ©pendant de la performance et des rĂ©sultats de l’entreprise (participation, intĂ©ressement).

De nombreux services/avantages sont Ă©galement proposĂ©s : restaurant d’entreprise, Ă©pargne salariale (PEG, PERCOL), protection sociale (mutuelle et prĂ©voyance), comitĂ© social et Ă©conomique, infirmerie et service de santĂ© au travail interne...

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Machine Learning Engineer

Ingénieur IA & Knowledge Graph (F/H)

Dassault SystĂšmes

Vélizy-Villacoublay

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Role description

Les donnĂ©es sont le carburant qui alimente l’intelligence artificielle. Au sein de l’équipe 3DS Platform.Data, vous participerez Ă  construire les technologies qui permettent de transformer ces donnĂ©es en connaissances exploitables par les systĂšmes d’IA.

Notre ambition : développer une plateforme de données capable de gérer des données de natures trÚs diverses, de la donnée structurée à la donnée non structurée, en passant par les données tabulaires, les graphes et les données géométriques.

En rejoignant notre Ă©quipe, vous travaillerez sur des technologies de pointe basĂ©es sur des standards ouverts tels qu’Apache Iceberg, Parquet et Apache Arrow, ainsi que sur des algorithmes et architectures innovants.

Vous contribuerez notamment à la construction de technologies permettant de donner aux agents IA et aux LLMs accÚs au contexte et aux connaissances nécessaires pour produire des réponses fiables et pertinentes.

Vos missions

  • Concevoir et dĂ©velopper des solutions autour des Knowledge Graphs permettant de reprĂ©senter les connaissances, les entitĂ©s et les relations issues de l’écosystĂšme 3DEXPERIENCE.
  • Construire les technologies permettant aux systĂšmes d’IA et aux agents autonomes d’accĂ©der aux bonnes donnĂ©es et au bon contexte.
  • Contribuer Ă  l’ancrage des LLMs (AI Grounding) afin d'amĂ©liorer la pertinence et la fiabilitĂ© des rĂ©ponses gĂ©nĂ©rĂ©es par l’IA.
  • Exploiter les relations et le contexte prĂ©sents dans les donnĂ©es afin de rĂ©duire les hallucinations des modĂšles d’IA.
  • Participer Ă  la conception d’une plateforme capable de gĂ©rer des donnĂ©es hĂ©tĂ©rogĂšnes : structurĂ©es, non structurĂ©es, tabulaires, graphes, gĂ©omĂ©triques

  • Concevoir des solutions robustes, scalables et performantes reposant sur des technologies Cloud et des standards ouverts.
  • Collaborer avec des Ă©quipes d’ingĂ©nieurs, de data scientists et d’experts mĂ©tier afin de transformer les connaissances issues de plusieurs dĂ©cennies de collaboration avec nos clients en solutions technologiques innovantes.
  • Participer Ă  l’évolution d’une plateforme de donnĂ©es destinĂ©e Ă  supporter les nouveaux usages de l’IA gĂ©nĂ©rative et des AI Agents.

Vos Qualifications
Vous ĂȘtes titulaire d’une formation supĂ©rieure Bac+5 en informatique, data engineering, intelligence artificielle ou dans un domaine similaire.

Vous disposez d’une expĂ©rience en Data Engineering, Knowledge Graph, Graph Data ou technologies liĂ©es Ă  l’IA.

Vous avez une bonne compréhension des concepts liés aux Knowledge Graphs, graph databases, ontologies ou représentation des connaissances.

Vous avez des connaissances sur les architectures de données modernes et les technologies permettant de traiter de grands volumes de données.

Vous avez une bonne maßtrise de la programmation, idéalement en Python, Java ou C++.

Une expérience avec des technologies de graphes, des langages tels que SPARQL, ou des bases de données graph serait un réel atout.

Vous vous intéressez aux technologies Generative AI, LLMs, AI Agents et RAG, et souhaitez comprendre comment les données et les connaissances peuvent améliorer leur fiabilité.

Une connaissance des technologies Cloud et des standards de données ouverts tels que Apache Iceberg, Parquet ou Apache Arrow serait appréciée.

Au-delà de vos compétences techniques, vous faites preuve de curiosité, d'autonomie et les nouvelles technologies vous passionnent. Vous aimez résoudre des problématiques complexes et explorer de nouvelles approches pour transformer les défis techniques en solutions concrÚtes.

Vous apprĂ©ciez le travail en Ă©quipe et ĂȘtes capable de collaborer avec des interlocuteurs aux expertises variĂ©es dans un environnement international et multiculturel.

Nous rejoindre c'est aussi
IntĂ©grer une entreprise scientifique au cƓur de l’innovation technologique, portĂ©e par une forte croissance depuis plus de 40 ans

Principaux avantages et bénéfices :

Environnement multiculturel

Cadre de travail convivial axĂ© sur le bien-ĂȘtre et la santĂ©

Engagement en faveur de la diversitĂ© et de l’inclusion

Politique dynamique de développement de carriÚre : plan de formation, mobilités internes, etc.

Inclusion statement

As a game-changer in sustainable technology and innovation, Dassault Systùmes is striving to build more inclusive and diverse teams across the globe. We believe that our people are our number one asset and we want all employees to feel empowered to bring their whole selves to work every day. It is our goal that our people feel a sense of pride and a passion for belonging. As a company leading change, it’s our responsibility to foster opportunities for all people to participate in a harmonized Workforce of the Future.

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Machine Learning Engineer

Post-doctorant : « Artificial Intelligence for Sustainable Renewable Energy Production and Storage in Subsurface Reservoirs”

ENSTA

Palaiseau

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Role description

Description De L'offre D'emploi
Contexte :
ENSTA
est un Ă©tablissement d’enseignement supĂ©rieur et de recherche sous tutelle du ministĂšre des ArmĂ©es. L’école a pour mission la formation d’élĂšves ingĂ©nieurs civils et militaires, dont les ingĂ©nieurs de l'armement et les ingĂ©nieurs des Ă©tudes et techniques de l'armement, ainsi que des cadres et docteurs hautement qualifiĂ©s pour les secteurs public et privĂ©, en particulier dans les domaines de la dĂ©fense et de la sĂ©curitĂ©, des transports, de l'Ă©nergie, des activitĂ©s maritimes, du numĂ©rique et des technologies de pointe.

ENSTA
accompagne par sa recherche, son innovation et son offre de formation la transformation des grands secteurs stratégiques nationaux répondant ainsi aux enjeux de souveraineté nationale. Elle dispose de
3 unités de formation et de recherche (UFR) organisées autour de 9 laboratoires de recherche (UER)
qui mĂšnent une recherche appliquĂ©e en relation Ă©troite avec l’industrie.

ENSTA est
membre fondateur de l’Institut Polytechnique de Paris (IP Paris)
. Dans le cadre d’IP Paris, l’école participe aux activitĂ©s des centres interdisciplinaires notamment du
centre interdisciplinaire d'études pour la Défense et la Sécurité
(CIEDS, soutenu par le ministĂšre des armĂ©es et l’agence de l’innovation de dĂ©fense (AID)). Elle est Ă  l’origine de la
création du
Centre interdisciplinaire Mers & Océans
, inaugurĂ© en janvier 2025. Des chercheurs de l’école travaillent Ă©galement en collaboration dans le cadre d'Ă©tudes portĂ©es par les centres Hi-Paris, laurĂ©at en 2024 IA Cluster, E4C ou E4H notamment.

ENSTA
rĂ©sulte de la fusion le 1er janvier 2025 d’ENSTA Paris et d’ENSTA Bretagne. Son siĂšge est situĂ© Ă  Palaiseau (91), sur le campus de Paris-Saclay et elle a un autre campus Ă  Brest. Elle met en place une nouvelle formation d’ingĂ©nieur unifiĂ©e sur les deux campus (Paris-Saclay et Brest) Ă  la rentrĂ©e acadĂ©mique 2026/2027.

Rejoindre l'école, c'est intégrer un
établissement engagé pour la parité et l'égalité professionnelle, la diversité et l'accompagnement de ses agents en situation de handicap
, dĂšs le recrutement et tout au long de la carriĂšre. Afin de prĂ©server le bien-ĂȘtre au travail, l'Ă©cole mĂšne une politique active en matiĂšre de conditions de travail, reposant notamment sur un juste Ă©quilibre entre vie personnelle et vie professionnelle.

Sujet : « Artificial Intelligence for Sustainable Renewable Energy Production and Storage in Subsurface Reservoirs”
Ce poste fait partie de la subvention « Leveraging AI for Sustainable Renewable Energy Production and Storage », financée par Hi ! Paris (https://www.hi\-paris.fr/). La recherche sera menée à l'ENSTA, Institut Polytechnique de Paris. Le poste offre l'opportunité de travailler sur un sujet de recherche stimulant et impactant. Les connaissances, l'innovation et les compétences développées dans le cadre de ce poste offriront d'excellentes perspectives d'évolution de carriÚre tant dans l'industrie que dans le monde universitaire.

Le changement climatique exige des stratégies innovantes pour exploiter les énergies renouvelables. Le sous-sol de la Terre offre un potentiel important grùce à des technologies telles que l'énergie géothermique profonde, le stockage souterrain de l'hydrogÚne et le captage, l'utilisation et le stockage du carbone (CCUS). Ces méthodes pourraient transformer le paysage énergétique de la France et de l'Europe, mais elles sont souvent entravées par la sismicité induite par l'injection de fluides dans la croûte terrestre.

Pour relever ce défi, il faut des solutions avancées. La théorie du contrÎle mathématique, telle qu'explorée dans le projet INJECT du CER (https://cordis.europa.eu/project/id/101087771\), offre des stratégies pour minimiser les risques sismiques tout en optimisant la production d'énergie. Par ailleurs, l'intelligence artificielle (IA), en particulier l'apprentissage par renforcement (AR), présente une approche transformatrice grùce à sa nature agnostique et orientée vers la performance. L'apprentissage par renforcement peut développer des politiques trÚs efficaces pour la gestion des systÚmes souterrains et sert de paradigme pour aborder des systÚmes complexes avec des incertitudes et des contraintes similaires, débloquant ainsi des applications plus larges dans divers domaines. Pour plus d'informations, veuillez contacter : ioannis.stefanou@ensta.fr

Missions / Activités Principales
En tant que post-doctorant, vous ferez progresser les méthodes d'intelligence artificielle pour relever les défis du monde réel en matiÚre de contrÎle des systÚmes régis par des équations différentielles partielles (EDP) non linéaires et non lisses. Les objectifs clés comprennent le développement d'algorithmes RL robustes, stables et adaptables, qui peuvent améliorer les modÚles prédictifs pour la sismicité induite, le contrÎle et l'optimisation de la production.

Le poste met l'accent sur la recherche interdisciplinaire, en intégrant l'IA à la géomécanique et à la théorie du contrÎle pour approfondir la compréhension scientifique de l'injection de fluides dans le sous-sol et de la mécanique des tremblements de terre. Les résultats contribueront à des avancées scientifiques de pointe ayant un impact sur les communautés universitaires et industrielles.

Missions / Activité Annexe

  • Contribuer Ă  toute activitĂ© du service en fonction des prioritĂ©s retenues.
  • Contribuer Ă  la dĂ©marche QualitĂ©, notamment via la rĂ©daction et la mise Ă  jour des procĂ©dures, le renseignement et le suivi des indicateurs

Contribuer Ă  la dĂ©marche RSE de l’Ecole dans le cadre de ses missions et de ses activitĂ©s

DurĂ©e d’affectation souhaitĂ©e : CDD de 2 ans
Date de prise de fonctions prévue : dÚs que possible
Lieu De Travail
ENSTA Campus Paris-Saclay, 828 boulevard des MarĂ©chaux 91762 Palaiseau – Cedex

Le site est accessible en voiture (parking pour le personnel) mais également par les transports en commun

Poste à temps complet (25 jours de congés annuels, 18 RTT annuels)

Avantages

  • Transports (participation forfaitaire de l’employeur Ă  hauteur de 75 %)
  • Forfait mobilitĂ© durable (jusqu’à 300€/an)
  • PossibilitĂ© de tĂ©lĂ©travail (aprĂšs accord du manager et dĂ©pĂŽt d’une demande)
  • Subvention employeur au restaurant administratif et/ou Ă  la cafĂ©tĂ©ria de l’établissement
  • ComitĂ© d’action sociale, avec notamment des Ă©vĂ©nements et animations proposĂ©s au personnel, salle de sport sur adhĂ©sion, centre de loisirs pour les enfants du personnel Ă  partir de 6 ans avec tarifs prĂ©fĂ©rentiels (campus Paris-Saclay)
  • Mutuelle (participation Ă  hauteur de 50% de l’établissement)

Aménagement du poste de travail et recrutement inclusif
:

Tous nos postes sont ouverts aux candidats en situation de handicap.

ENSTA s’engage Ă  un recrutement favorisant l’égalitĂ©, la diversitĂ© et l’inclusion. Toutes les candidatures sans aucune distinction (Ăąge, handicap, sexe, nationalitĂ©, religion, orientation sexuelle
) ont leur place dans notre processus de recrutement.

Pré-requis du poste
Les candidats retenus doivent possĂ©der de solides compĂ©tences scientifiques et ĂȘtre trĂšs motivĂ©s. La maĂźtrise de l'anglais parlĂ© et Ă©crit est obligatoire.

Les candidats effectueront des recherches, développeront des dispositifs et des outils expérimentaux et rédigeront des articles scientifiques en étroite collaboration avec le PI du projet, Pr. Ioannis Stefanou, et les membres du groupe INJECT.

Connaissances

  • Solide formation en mathĂ©matiques appliquĂ©es
  • CompĂ©tences en programmation (par exemple Matlab/Python/C++).
  • Connaissance de l'apprentissage automatique
  • Connaissances en dynamique/mĂ©canique/gĂ©omĂ©canique/gĂ©ophysique.
  • Connaissance du contrĂŽle des EDO et/ou des systĂšmes non lisses et/ou des EDP.
  • ExpĂ©rience en laboratoire et esprit d'Ă©quipe.

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