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Équipe ALMOST


Équipe ALMOST

almost  

Thématiques et objectifs

L’équipe Almost, pour Algorithmique et Modèles Stochastiques
est spécialisée en algorithmique, thème majeur de notre laboratoire DAVID. L’équipe s’appuie sur des chercheurs actifs dans des domaines de compétences théoriques que sont l’Algorithmique et la Complexité, le Machine Learning, les Modèles Stochastiques, la Théorie des Jeux et la Sûreté de Fonctionnement. Nous complétons nos travaux théoriques en développant des applications, en collaboration avec d’autres disciplines scientifiques, des industriels ou des collectivités locales. Les domaines d’applications principaux sont la Mobilité et Logistique Urbaine, l’Analyse Moléculaire, l’Énergie et Environnement et les Réseaux de Télécommunication.


Mots clés :
Modèles stochastiques, analyse des données;  Algorithmique et optimisation;  Machine learning et I.A., Théorie algorithmique des jeux ;  PerformancessimulationFiabilité, Sureté de fonctionnement.
 


 Recrutement dans l'équipe ALMOST


Le laboratoire DAVID, Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ) – Université Paris-Saclay, recrute un(e) Maître de Conférences (MCF) au sein de l’équipe ALMOST.

Les principaux axes de recherche de l’équipe ALMOST sont :

- Algorithmique : modèles de calcul, théorie des graphes, théorie des jeux, complexité

- Apprentissage automatique : apprentissage profond, apprentissage par renforcement, hybridation avec la RO

- Sûreté de fonctionnement : méthodes formelles pour la sûreté de fonctionnement, maintenance prévisionnelle, modélisation des données de défaillances, systèmes dynamiques critiques re-configurables.

Les domaines d’application privilégiés de l’équipe concernent la bio/chémo-informatique, les réseaux (télécommunications, eau, énergie) ainsi que la logistique.

Sur le plan de la recherche, le/la candidat(e) contribuera prioritairement à l’axe apprentissage automatique, qui a été renforcé récemment par le recrutement d'un professeur. Une double compétence, à la fois théorique et appliquée en apprentissage automatique est attendue. Une ouverture vers une ou plusieurs des autres thématiques de l’équipe — algorithmique ou sûreté de fonctionnement — constituera un atout important.

Le/la candidat(e) devra être ouvert à développer des recherches interdisciplinaires, en particulier en lien avec les domaines applicatifs de l’équipe (bio/chémo-informatique, réseaux, logistique).

Des candidatures de haut niveau dans les autres domaines scientifiques de l'équipe seront également considérées avec attention mais non prioritaires. Elles seront d'autant plus appréciées si leur projet est compatible avec une ouverture sur l'apprentissage automatique.


L’enseignement se fera au sein du Département Informatique de l’UFR des Sciences de l’Université de Versailles Saint-Quentin.

Le Département regroupe la licence d’informatique et la licence double diplôme science de la vie et informatique de l’Université Paris-Saclay ainsi que quatre masters qui sont également des diplômes de l'Université Paris-Saclay. Le/la candidat.e sera amené.e à enseigner en licence, en licence double diplôme et dans le Master AMIS (Algorithmique et Modélisation à l'Interface des Sciences) en M1 et/ou M2.


Contact enseignement: Franck Quessette (directeur du Département Informatique) : Franck.Quessette@uvsq.fr

Contact recherche: Jérémie Cabessa : jeremie.cabessa@uvsq.fr,
Yann Strozecki (responsable de l'équipe ALMOST) : yann.strozecki@uvsq.fr

Projets (financement)

  • Labex DIGICOSME
  • Labex CHARMMMAT
  • Projet ANR N-Green
  • Projet MovInSaclay
  • Versailles Sciences Lab
  • Projet PHC TOUBKAL
  • Collaboration DAVID – LINEACT (CESI)

Partenaires

  • IT University of Copenhagen
  • Frei Universität de Berlin
  • Imperial College de Londres
  • INPT Rabat
  • Université de Technologie de Vienne
  • CESI Nanterre
  • LAMBE Université d’Évry
  • LRI Université Paris-Sud
  • Institut Lavoisier de Versailles
  • SAMOVAR Télécom SudParis
  • Védécom
  • IRT SystemX
  • Société DCBrain
  • Nokia Bell Labs France

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