Poste MdC à Caen
Un poste de maître de conférences en informatique (section 27)
est mis au concours 2013 au département informatique
de l’université de Caen Basse-Normandie et au laboratoire
GREYC UMR CNRS 6072 à Caen.
Extrait du profil enseignement :
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Le maître de conférences recruté sera rattaché au département
informatique de l’UFR Sciences de l’Université de Caen Basse-Normandie.
Il sera susceptible d’enseigner dans toutes les formations
du département informatique (cycles licence et master).
Les besoins en matière d’enseignement concernent toutes les disciplines
de l’informatique (notamment en licence), mais le maître de conférences
s’investira de façon prépondérante dans les enseignements liés aux
réseaux et systèmes en effectuant au moins 1/3 de son service dans
cette thématique. Les autres enseignements prioritaires sont la
sécurité informatique et les technologies et programmation avancées
de l’internet, des compétences autour de l’aide à la décision
(e.g. logistique) seront aussi appréciées. Le maître de conférences
recruté s’investira fortement dans la vie du département, par exemple
en participant activement à l’animation de nos formations en L
ou encore dans la spécialité e-secure du master informatique.
Extrait du profil recherche :
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Le maître de conférences intégrera le GREYC. Il sera recruté
sur les thèmes de l’aide à la décision et de l’intelligence
artificielle. Le maître de conférences se doit de renforcer
un ou plusieurs des 4 thèmes cités ci-dessous (sans priorité),
développés dans les équipes Constraints, Data mining and
Graphs (CoDaG) et Modèles, Agents, Décision (MAD).
1. Programmation par contraintes, SAT et optimisation : fouille de
données sous contraintes, méta-heuristiques, décision en environnement
incertain ou en présence d’adversaires, intégration de l’apprentissage
dans les mécanismes de décision.
2. Fouille de données au sens large (aspects théoriques et pratiques) :
découverte de motifs, fouille de données semi-structurées (par exemple
séquences, graphes), intégration de la connaissance du domaine dans les
processus de fouille de données, algorithmique de la fouille,
applications à la chémoinformatique et aux données biologiques,
médicales ou textuelles.
3. Gestion de l’information temporelle et spatiale, et notamment ses
représentations sémantiques (par des ontologies par exemple),
l’utilisation de ces présentations pour l’inférence, la fusion, la
planification et la décision collective d’agents hétérogènes (par
exemple pour l’interaction entre agents artificiels et agents humains).
4. Prise de décision collective, en particulier sur les aspects
fondamentaux prenant racine dans la théorie de la décision, la théorie
des jeux, les modèles markoviens, les modèles d’interaction et la
complexité des problèmes. Un positionnement sur la prise en compte de
l‘être humain dans le processus de décision (en particulier la
modélisation et l’apprentissage des intentions ou des préférences) sera
apprécié.
Pour tout renseignements contactez
- enseignement : Bruno Crémilleux :
bruno.cremilleux@unicaen.fr
- recherche : Arnaud Lallouet :
arnaud.lallouet@unicaen.fr (profils 1 et
2)
Bruno Zanuttini :
bruno.zanuttini@unicaen.fr (profils 3 et
4)
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