L’Isep recrute

L’Isep, Grande École d’Ingénieurs, EESPIG, membre de la FESIC, située à Paris et Issy les Moulineaux, recherche un(e) assistant(e) pédagogique.

Missions principales

Assurer le fonctionnement administratif et pédagogique quotidien de programmes de formation, notamment de formation continue, dans leurs dimensions administratives, informatiques, et surtout humaines, au contact des étudiants et de la communauté éducative. notamment :

• Accueil et information des étudiants au cours de l’année universitaire,
• Préparation des documents administratifs et pédagogiques et mise à disposition aux étudiants
• Suivi administratif de cohortes d’étudiants : recueil de notes, d’absences
• Utilisation des outils métiers (planning, gestion pédagogique), saisie d’informations,
• Préparation d’états, bilans pédagogiques, relevés et suivi d’indicateurs
• Accueil et soutien opérationnel aux enseignants et aux vacataires
• Planification d’activités, suivi administratif personnalisé d’étudiants en difficulté, paramétrage d’outils métiers,
• Établissement des états de service des intervenants
• Utilisation d’un learning management system (Moodle),
• Participation à la promotion de l’école

Les missions seront modulées en complexité et en autonomie selon l’expérience et la qualification du/ de la candidate.

Profil :

Niveau d’études Licence/ BTS ou expérience professionnelle au contact des acteurs (enseignants, élèves) ou équivalent

Compétences requises :

• Bon relationnel et diplomatie
• Organisation et rigueur
• Goût du travail en équipe
• Capacité à apprendre
• Pratique courante du Pack office
• L’expérience d’outils métiers relatifs à l’enseignement est un plus mais n’est pas exigée : emploi du temps (Hyperplanning ou équivalent), LMS (Moodle ou équivalent), gestion de notes et logiciels intégrés (Agresso, Aimaira ou équivalent).

Le/la candidat.e doit pouvoir assurer une présence occasionnelle planifiée à l’avance le samedi.   

Poste basé à à Issy-les-Moulineaux (métro Corentin-Celton) avec des déplacements occasionnels sur le site de Paris (75006, ND Champs).

Merci d’adresser votre candidature à candidature@isep.fr

Poste ouvert en janvier 2024.

L’Isep, Grande École d’Ingénieurs, EESPIG, membre de la FESIC, située à Paris et Issy les Moulineaux, recherche un(e) Gestionnaire administrative – Pôle Recherche et Relations Entreprises en CDI.

 Missions principales du poste :

1 – Gestion administrative des prestations de Recherche & Développement et des prestations des Relations Entreprises :

• Gestion administrative administrative avec l’École Doctorale Sorbonne Université- Isep.
• Recensement et organisation des informations/bases documentaires pour les différents audits.
• Gestion de projet et des subventions en relation avec le Service Comptabilité (dont le Crédit Impôt Recherche).
• Gestion et suivi des conventions et contrat de partenariats.
• Gestion des achats et des dépenses.

2 – Contribution aux événements sur les campus d’Issy-les-Moulineaux et de Paris :

• Participation à l’organisation des événements liés à la Recherche et/ou aux Relations Entreprises
• Collaboration avec le Service communication pour la diffusion des activités de recherche et de relations entreprises.

3 – Accompagnement du personnel de la Recherche :

• Pilotage administratif des chercheur.se.s , doctorants, professeurs invités et stagiaires du Laboratoire de Recherche.

Profil :

• BTS, DUT, L3 ou Master 1 en économie/gestion des entreprises et des administrations/comptabilité /gestion de la qualité
• Expérience professionnelle de 5 ans au minimum
• Bonne maîtrise de l’Anglais et du Pack Office

CDI temps plein. Rémunération en fonction du profil.
Poste basé à Issy-les-Moulineaux (Métro Corentin Celton).

Merci d’envoyer votre CV à candidature@isep.fr

Poste à temps plein ouvert en CDI

Enseignement

Le candidat recruté participera aux enseignements de sciences physiques (bases de l’électromagnétisme, électrocinétique, physique des ondes et physique moderne) de l’Isep au niveau Bachelor, classe préparatoires intégrées et cycle ingénieur, en français et éventuellement en anglais.

En fonction de son expérience, des responsabilités opérationnelles en animation pédagogique de l’équipe rattachée à la discipline ou en ingénierie pédagogique pourraient être proposées. Par ailleurs, le caractère transdisciplinaire de notre enseignement permet de valoriser tout profil allant dans ce sens.

Ce poste peut aussi amener l’enseignant à proposer et tester de nouvelles approches pédagogiques et à collaborer avec le Comité de Programme et le Comité de Réflexion Pédagogique pour faire évoluer le contenu pédagogique et le développement des filières proposées.

 Compétences et connaissances          

• Capacité à enseigner en français, et éventuellement en anglais, dans les domaines suivants :
  • Électrocinétique : réseaux de résistance, modèle des circuits RLC, notion de filtrages analogiques
  • Électromagnétisme : études des champs électrique et magnétique en statique, induction électromagnétique, forces et interactions électriques et magnétiques
  • Physique des ondes : Modèle vibratoire des oscillateurs, propagation des ondes, étude des ondes mécaniques (Ondes acoustiques) et des ondes électromagnétiques
  • Phénomènes de transports : transport de chaleur, transport de particules
  • Physique moderne : Introduction à la mécanique quantique et à la relativité

• Expérience de l’enseignement
• Sens de l’écoute, bonne communication
• Travail en équipe
• Compétences et connaissances complémentaires appréciées : programmation python, électronique, traitement du signal, capacité à enseigner en anglais
• Une expérience en entreprise, et une expérience des méthodes pédagogiques actives (pédagogie par projet, par problèmes, e-learning…) seront appréciées.

Il est attendu des permanents de l’Isep une capacité à être « ambassadeurs de l’Isep » auprès de ses parties prenantes (familles, partenaires) et porteurs de ses valeurs (Écoute, Excellence, Engagement).

 Diplômes et Expérience

Le poste exige un diplôme bac+5 français ou étranger, une expérience en entreprise ou en structure de formation est un plus.

 Processus de recrutement

Le poste est ouvert à temps plein.
Le poste est basé à Issy-les-Moulineaux (Métro Corentin Celton) ou à Paris (75006 – Métro Notre Dame des Champs).
Avantages sociaux : temps de travail flexible, télétravail, RTT, mutuelle, PEE, tickets-restaurant.
Les lettres de candidature, accompagnées d’un curriculum vitae faisant état des activités d’enseignement ou de formation, ou en entreprise, sont à adresser à candidature@isep.fr.

Poste ouvert et disponible immédiatement. 

Poste et missions 

L’Isep-Bordeaux (http://www.isep.fr), Grande Ecole d’Ingénieurs, EESPIG, membre de la FESIC, recherche un enseignant-chercheur en Informatique, CNU section 27 pour son site de Bordeaux, au plus tard pour la rentrée de septembre 2025 avec arrivée possible dès janvier 2025 sur le site de Paris.

Recherche 

Pour 50% de son temps, le candidat sera amené à monter et mener des travaux de recherche dans une spécialité scientifique du laboratoire LISITE de l’Isep membre de l’Ecole Doctorale parisienne EDITE (Université Paris Sorbonne) et labellisé HCERES. La candidate ou le candidat pourra cependant conserver son rattachement à son groupe de recherche d’origine. 

La candidate ou le candidat doit faire preuve d’une grande autonomie et d’un fort potentiel en recherche scientifique pouvant se traduire par des publications, le montage de projets collaboratifs et de partenariats avec les entreprises. Il sera amené à encadrer des thèses doctorales et pourra obtenir son HDR à l’Isep avec l’EDITE de Sorbonne Université. 

Enseignement 

Pour 50% de son temps, la candidate ou le candidat recruté.e participera aux enseignements d’Informatique à l’Isep-Bordeaux au niveau Bachelor « Informatique Projet numérique (IPN) », et en cycle préparatoire intégré, en français. En fonction de son expérience, des responsabilités opérationnelles en gestion de l’enseignement pourront être proposées au candidat dès sa prise de fonction. 

Compétences et connaissances exigées 

Compétences/connaissances scientifiques (non exhaustif) : 

• Architecture des systèmes informatique 
• Informatique générale, algorithmique et programmation 
• Si possible informatique industrielle 

Compétences professionnelles 

• Expérience de l’enseignement 
• Maitrise de l’anglais (recherche) 
• Sens de l’écoute, bonne communication
  

Une expérience en entreprise, et une expérience des méthodes pédagogiques actives (pédagogie par projet, par problèmes, e-learning…) seront appréciées. Néanmoins les candidatures de jeunes doctorants ou doctorantes avec du potentiel sont les bienvenues. Il est attendu des permanents de l’Isep une capacité à être « ambassadeurs de l’Isep » auprès de ses parties prenantes (familles, partenaires) et porteurs de ses valeurs (Ecoute, Exigence, Engagement). 

Diplômes et Expérience 

Le poste exige un doctorat français ou étranger. 

Processus de recrutement  

Le poste est ouvert en CDI à plein temps.
Rémunération selon expérience.
Le poste est basé à Bordeaux pour la rentrée de septembre 2025, avec une arrivée possible à Paris dès janvier 2025. 

Avantages sociaux : télétravail, RTT, mutuelle, PEE, tickets-restaurants, chèques vacances, 7 semaines de congés après 1 an d’ancienneté. 

Les lettres de candidature, accompagnées d’un curriculum vitae faisant état des activités d’enseignement, des travaux de recherche des relations avec le monde académique et industriel, sont à adresser à candidature@isep.fr avec la référence ECIB.

Après une première sélection sur dossier, le processus de recrutement comprend un entretien avec les responsables de groupe de recherche et de domaine d’enseignement, une séance de professorat (partiellement en anglais) et un dernier entretien devant la direction générale.  

Poste à temps partiel (CDII) ouvert au 1/9/2024.

Poste et missions :

L’Institut Supérieur d’Electronique de Paris (Isep, http://www.Isep.fr), Grande École d’Ingénieurs, EESPIG, membre de la FESIC, située à Paris et Issy les Moulineaux, recherche un enseignant en robotique et systèmes.

Enseignement

Le candidat recruté participera aux enseignements de robotique/systèmes (ou autres selon profil) de l’Isep au niveau Bachelor, classe préparatoires intégrées et cycle ingénieur, en français et en anglais. Le poste est à temps partiel (en complément d’une activité en entreprise ou d’indépendant) mais peut être étendu à un plein temps selon profil de compétences.

Compétences et connaissances

Compétences/connaissances :

• Robotique/cobotique/systèmes industriels
• Programmation et conception de systèmes
• Gestion de projets, de processus de développement

Compétences complémentaires appréciées : Automatique et traitement de Signal, Réalité Virtuelle, Réalité augmentée, sécurité/fiabilité de systèmes, ville intelligente, véhicule intelligent/autonome.

Compétences professionnelles

• Expérience de l’enseignement
• Maitrise de l’anglais (enseignement en anglais)
• Sens de l’écoute, bonne communication

Une expérience en entreprise, et une expérience des méthodes pédagogiques actives (pédagogie par projet, par problèmes, e-learning…) seront appréciées. Il est attendu des permanents de l’Isep une capacité à être « ambassadeur de l’Isep » auprès de ses parties prenantes (familles, partenaires) et porteurs de ses valeurs (Ecoute, Exigence, Engagement).

Diplômes et Expérience

Le poste exige un diplôme bac+5 français ou étranger (avec une expérience de préférence en entreprise), ou un profil scientifique (doctorat).

Processus de recrutement

Le poste est ouvert à partir du 1er septembre 2024 (CDII). Le poste est basé à Issy-les-Moulineaux (Métro Corentin Celton) ou à Paris (75006 – Métro Notre Dame des Champs).

Avantages sociaux : temps de travail flexible, télétravail, mutuelle, PEE, tickets-restaurant.

Les lettres de candidature, accompagnées d’un curriculum vitae faisant état des activités d’enseignement/formation, en entreprise, sont à adresser à candidature@isep.fr.

Après une première sélection sur dossier, le processus de recrutement comprend un entretien avec la direction de l’enseignement.

Poste à temps plein CDI ouvert au 1er septembre 2024.

Poste et missions :

L’Institut Supérieur d’Electronique de Paris (Isep, http://www.Isep.fr), Grande École d’Ingénieurs, EESPIG, membre de la FESIC, située à Paris et Issy les Moulineaux, recherche un enseignant en informatique d’entreprise.

Enseignement

Le candidat recruté participera aux enseignements d’informatique de l’Isep au niveau Bachelor, classe préparatoires intégrées et cycle ingénieur, en français et en anglais. En fonction de son expérience, des responsabilités opérationnelles en gestion de l’enseignement pourront être proposées au candidat dès sa prise de fonction.

Compétences et connaissances

Compétences/connaissances :

Systèmes d’information
Modélisation de processus, transformation numérique, organisation
Architecture des systèmes d’information
Compétences complémentaires appréciées : business intelligence, cybersécurité, qualité applicative (SI, logiciel)

Compétences professionnelles

Expérience de l’enseignement
Maitrise de l’anglais (recherche et enseignement)
Sens de l’écoute, bonne communication
Expérience de l’entreprise
Une expérience en entreprise, et une expérience des méthodes pédagogiques actives (pédagogie par projet, par problèmes, e-learning…) seront appréciées.

Il est attendu des permanents de l’Isep une capacité à être « ambassadeurs de l’Isep » auprès de ses parties prenantes (familles, partenaires) et porteurs de ses valeurs (Ecoute, Exigence, Engagement).

Diplômes et Expérience

Le poste exige un diplôme bac+5 français ou étranger, avec une expérience de préférence en entreprise ou en structure de formation.

Processus de recrutement

Le poste est ouvert à temps plein, à partir du 1er mars 2024.

Un temps partiel en complément d’une activité en entreprise (ou d’indépendant) est envisageable.

Le poste est basé à Issy-les-Moulineaux (Métro Corentin Celton) ou à Paris (75006 – Métro Notre Dame des Champs.

Avantages sociaux : temps de travail flexible, télétravail, RTT, mutuelle, PEE, tickets-restaurant.

Les lettres de candidature, accompagnées d’un curriculum vitae faisant état des activités d’enseignement ou de formation, ou en entreprise, sont à adresser à candidature@isep.fr.

Après une première sélection sur dossier, le processus de recrutement comprend un entretien avec la direction de l’enseignement, une séance de professorat (partiellement en anglais) et un dernier entretien devant la direction générale.

Poste à temps partiel (CDII) (ouverture au 1/9/2024).

Poste et missions :

L’Institut Supérieur d’Electronique de Paris (Isep, http://www.Isep.fr), Grande École d’Ingénieurs, EESPIG, membre de la FESIC, située à Paris et Issy les Moulineaux, recherche un enseignant en traitement du signal et des images.

Enseignement

Le candidat recruté participera aux enseignements (selon son profil : d’informatique, électronique, traitement des données…) de l’Isep au niveau Bachelor, classe préparatoires intégrées et cycle ingénieur, en français et en anglais.

Compétences et connaissances

Compétences/connaissances :

• Traitement de signal (théorie et développement applicatif)
• Traitement d’images
• Souhaité : Automatique et traitement de signal, Réalité Virtuelle/augmentée

Compétences professionnelles

• Expérience de l’enseignement
• Maitrise de l’anglais (enseignement en anglais)
• Sens de l’écoute, bonne communication

Une expérience en entreprise, et une expérience des méthodes pédagogiques actives (pédagogie par projet, par problèmes, e-learning…) seront appréciées. Il est attendu des permanents de l’Isep une capacité à être « ambassadeurs de l’Isep » auprès de ses parties prenantes (familles, partenaires) et porteurs de ses valeurs (Ecoute, Exigence, Engagement).

Diplômes et Expérience

Le poste exige un diplôme bac+5 français ou étranger (avec une expérience de préférence en entreprise), ou un profil scientifique (doctorat)

Processus de recrutement

Le poste est ouvert à partir du 1er septembre (CDII).

Le poste est basé à Issy-les-Moulineaux (Métro Corentin Celton) ou à Paris (75006 – Métro Notre Dame des Champs).

Avantages sociaux : temps de travail flexible, télétravail, mutuelle, PEE, tickets-restaurant.

Les lettres de candidature, accompagnées d’un curriculum vitae faisant état des activités d’enseignement/formation, en entreprise, sont à adresser à candidature@isep.fr.

Après une première sélection sur dossier, le processus de recrutement comprend un entretien avec la direction de l’enseignement.

Poste à temps partiel (CDII) (ouverture au 1/9/2024).

Poste et missions :

L’Institut Supérieur d’Electronique de Paris (Isep, http://www.Isep.fr), Grande École d’Ingénieurs, EESPIG, membre de la FESIC, située à Paris et Issy les Moulineaux, recherche un enseignant en informatique industrielle et systèmes.

Enseignement

Le candidat recruté participera aux enseignements d’informatique et de technologies de communications de l’Isep au niveau Bachelor, et cycle ingénieur, en français et en anglais. En fonction de son expérience, des responsabilités opérationnelles en gestion de l’enseignement pourront être proposées au candidat dès sa prise de fonction.

Compétences et connaissances

Compétences/connaissances :

• Systèmes industriels, systèmes d’informations (ERP/PLM), maintenance…)
• IoT, réseaux industriels, de terrain

Compétences complémentaires appréciées : qualité, modélisation de processus industriels, cybersécurité, industrie 4.0, véhicules connectés

Compétences professionnelles

• Expérience de l’enseignement
• Maitrise de l’anglais (enseignement en anglais)
• Sens de l’écoute, bonne communication

Une expérience en entreprise, et une expérience des méthodes pédagogiques actives (pédagogie par projet, par problèmes, e-learning…) seront appréciées. Il est attendu des permanents de l’Isep une capacité à être « ambassadeurs de l’Isep » auprès de ses parties prenantes (familles, partenaires) et porteurs de ses valeurs (Ecoute, Exigence, Engagement).

Diplômes et Expérience

Le poste exige un diplôme bac+5 français ou étranger (avec une expérience de préférence en entreprise), ou un profil scientifique (doctorat)

Processus de recrutement

Le poste est ouvert à partir du 1er septembre 2024.

Le poste est basé à Issy-les-Moulineaux (Métro Corentin Celton) ou à Paris (75006 – Métro Notre Dame des Champs).

Avantages sociaux : temps de travail flexible, télétravail, mutuelle, PEE, tickets-restaurant.

Les lettres de candidature, accompagnées d’un curriculum vitae faisant état des activités d’enseignement/formation, en entreprise, sont à adresser à candidature@isep.fr.

Après une première sélection sur dossier, le processus de recrutement comprend un entretien avec la direction de l’enseignement.

Poste ouvert au 1/9/2024. (temps partiel (CDII) ou temps plein CDI)

Poste et missions :

L’Institut Supérieur d’Electronique de Paris (Isep, http://www.Isep.fr), Grande École d’Ingénieurs, EESPIG, membre de la FESIC, située à Paris et Issy les Moulineaux, recherche un enseignant en informatique « orientée utilisateur ».

Enseignement

Le candidat recruté participera aux enseignements d’informatique de l’Isep au niveau Bachelor, classe préparatoires intégrées et cycle ingénieur, en français et en anglais. Le poste est à temps partiel (en complément d’une activité en entreprise ou d’indépendant) mais peut être étendu à un plein temps selon profil de compétences.  Dans ce cas, en fonction de son expérience, des responsabilités opérationnelles en gestion de l’enseignement pourront être proposées au candidat dès sa prise de fonction.

Compétences et connaissances

Compétences/connaissances :

• Conception/développement d’interfaces homme-machine (UI), d’expérience utilisateur (UX)
• Développement informatique (Web, interfaces graphiques, traitement d’images 3D)
• Gestion de projets informatiques, de processus de développement/qualité logiciel

Compétences complémentaires appréciées : robotique/cobotique, ergonomie, bases de données, Réalité Virtuelle/augmentée

Compétences professionnelles

• Expérience de l’enseignement
• Maitrise de l’anglais (enseignement en anglais)
• Sens de l’écoute, bonne communication

Une expérience en entreprise, et une expérience des méthodes pédagogiques actives (pédagogie par projet, par problèmes, e-learning…) seront appréciées. Il est attendu des permanents de l’Isep une capacité à être « ambassadeurs de l’Isep » auprès de ses parties prenantes (familles, partenaires) et porteurs de ses valeurs (Ecoute, Exigence, Engagement).

Diplômes et Expérience

Le poste exige un diplôme bac+5 français ou étranger (avec une expérience de préférence en entreprise ou en structure de formation), ou un profil scientifique (doctorat).

Processus de recrutement

Le poste est ouvert à partir du 1er septembre (CDII) ou au 1^er mars (CDI).

Le poste est basé à Issy-les-Moulineaux (Métro Corentin Celton) ou à Paris (75006 – Métro Notre Dame des Champs).

Avantages sociaux : temps de travail flexible, télétravail, RTT (temps plein seulement), mutuelle, PEE, tickets-restaurant.

Les lettres de candidature, accompagnées d’un curriculum vitae faisant état des activités d’enseignement/formation, en entreprise, sont à adresser à candidature@isep.fr.

Après une première sélection sur dossier, le processus de recrutement comprend un entretien avec la direction de l’enseignement, Dans le cas d’un temps-plein : une séance de professorat  (partiellement en anglais) et un dernier entretien devant la direction générale.

Poste ouvert et disponible immédiatement.

Poste et missions :

L’Institut Supérieur d’Electronique de Paris (Isep, http://www.Isep.fr), Grande École d’Ingénieurs, EESPIG, membre de la FESIC, située à Paris et Issy les Moulineaux, recherche un enseignant-chercheur en électronique CNU section 63.

Recherche

Pour 50% de son temps, le candidat sera amené à monter et mener des travaux de recherche dans une spécialité scientifique relevant de ses spécialités, au sein du laboratoire LISITE de l’ISEP membre de l’Ecole Doctorale parisienne EDITE (Université Paris Sorbonne), menés, pour la majorité d’entre eux, en partenariat interne ou externe.  Le candidat pourra cependant conserver son rattachement à son groupe de recherche d’origine. Le candidat doit faire preuve d’une grande autonomie et d’un fort potentiel en recherche scientifique pouvant se traduire par des publications, le montage de projets collaboratifs et de partenariats avec les entreprises.

Enseignement

Pour 50% de son temps, le candidat recruté participera aux enseignements de l’Isep en électronique au niveau Bachelor, classe préparatoires intégrées et cycle ingénieur, en français et en anglais. En fonction de son expérience, des responsabilités opérationnelles en gestion de l’enseignement pourront être proposées au candidat dès sa prise de fonction.

Compétences et connaissances

Compétences/connaissances scientifiques :

• Electronique numérique
• Systèmes bas niveau : SOC, micronoyaux, edge computing, IoT

Compétences complémentaires appréciées : IA embarquée, réseaux neuronaux contraints, écoconception

Compétences professionnelles

• Expérience de l’enseignement
• Maitrise de l’anglais (recherche et enseignement)
• Sens de l’écoute, bonne communication
• Affinité avec le monde de l’entreprise et socio-économique

Il est attendu des permanents de l’Isep une capacité à être « ambassadeurs de l’Isep » auprès de ses parties prenantes (familles, partenaires) et porteurs de ses valeurs (Ecoute, Exigence, Engagement).

Diplômes et Expérience

Le poste exige un doctorat français ou étranger. Les candidats titulaires d’une habilitation à diriger les recherches, ou du grade de Professeur d’un établissement de la FESIC sont encouragés à le mentionner lors de leur candidature. Une expérience en entreprise, et une expérience des méthodes pédagogiques actives (pédagogie par projet, par problèmes, e-learning…) seront appréciées.

Processus de recrutement

Le poste est ouvert en CDI à temps plein, à partir du 1er mars 2024.

Le poste est basé à Issy-les-Moulineaux (Métro Corentin Celton) ou à Paris (75006 – Métro Notre Dame des Champs

Avantages sociaux : temps de travail flexible, télétravail, RTT, mutuelle, PEE, tickets-restaurant.

Les lettres de candidature, accompagnées d’un curriculum vitae faisant état des activités d’enseignement, des travaux de recherche des relations avec le monde académique et industriel, sont à adresser à candidature@isep.fr.

Après une première sélection sur dossier, le processus de recrutement comprend un entretien avec les responsables de groupe de recherche et de domaine d’enseignement, une séance de professorat (partiellement en anglais) et un dernier entretien devant la direction générale.

Poste ouvert et disponible immédiatement.

Poste et missions :

L’Institut Supérieur d’Electronique de Paris (Isep, http://www.Isep.fr), Grande École d’Ingénieurs, EESPIG, membre de la FESIC, située à Paris et Issy les Moulineaux, recherche un enseignant-chercheur en informatique CNU section 27.

Recherche

Pour 50% de son temps, le candidat sera amené à monter et mener des travaux de recherche dans une spécialité scientifique relevant de ses spécialités, au sein du laboratoire LISITE de l’ISEP membre de l’Ecole Doctorale parisienne EDITE (Université Paris Sorbonne), menés, pour la majorité d’entre eux, en partenariat interne ou externe.  Le candidat pourra cependant conserver son rattachement à son groupe de recherche d’origine. Le candidat doit faire preuve d’une grande autonomie et d’un fort potentiel en recherche scientifique pouvant se traduire par des publications, le montage de projets collaboratifs et de partenariats avec les entreprises.

Enseignement

Pour 50% de son temps, le candidat recruté participera aux enseignements de l’Isep en science des données (selon profil : en informatique et/ou traitement de signal) au niveau Bachelor, classe préparatoires intégrées et cycle ingénieur, en français et en anglais. En fonction de son expérience, des responsabilités opérationnelles en gestion de l’enseignement pourront être proposées au candidat dès sa prise de fonction.

Compétences et connaissances

Compétences/connaissances scientifiques :

• Intelligence artificielle et science des données
• Programmation et algorithmique

Compétences complémentaires appréciées : cybersécurité, IA génératives (transformers), Traitement numérique du signal

Compétences professionnelles

• Expérience de l’enseignement
• Maitrise de l’anglais (recherche et enseignement)
• Sens de l’écoute, bonne communication
• Affinité avec le monde de l’entreprise et socio-économique

Il est attendu des personnels de l’Isep une capacité à être « ambassadeurs de l’Isep » auprès de ses parties prenantes (familles, partenaires) et porteurs de ses valeurs (Ecoute, Exigence, Engagement).

Diplômes et Expérience

Le poste exige un doctorat français ou étranger.

Les candidats titulaires d’une habilitation à diriger les recherches, ou du grade de Professeur d’un établissement de la FESIC sont encouragés à le mentionner lors de leur candidature.

Une expérience en entreprise, et une expérience des méthodes pédagogiques actives (pédagogie par projet, par problèmes, e-learning…) seront appréciées.

Processus de recrutement

Le poste est ouvert en CDI à temps plein, à partir du 1er mars 2024.

Le poste est basé à Issy-les-Moulineaux (Métro Corentin Celton) ou à Paris 75006 (Métro Notre Dame des Champs)

Avantages sociaux : temps de travail flexible, télétravail, RTT, mutuelle, PEE, tickets-restaurant.

Les lettres de candidature, accompagnées d’un curriculum vitae faisant état des activités d’enseignement, des travaux de recherche des relations avec le monde académique et industriel, sont à adresser à candidature@isep.fr.

Après une première sélection sur dossier, le processus de recrutement comprend un entretien avec les responsables de groupe de recherche et de domaine d’enseignement, une séance de professorat (partiellement en anglais) et un dernier entretien devant la direction générale.

Basic information

Required background: Ongoing M2 or ING3 in Image Processing, Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning
Place of internship: Isep campus at Issy-Les-Moulineaux (Subway “Corentin Celton” on line 12). Occasional meetings at Paris 15-20 Hospital (Paris, 75012).
Internship beginning: February 2025
Internship duration: 5 to 6 months
Salary: 440€/month (funded by Quinze-Vingts hospital)

Project:

Age-related Macular Degeneration (ARMD) is a retinal disease that slowly causes the atrophy of the retinal pigment epithelium (PRE) causing the patients to ultimately go blind. The disease can be diagnosed and monitored using eye fundus images (cSLO in infra-red). However, the mechanisms of the expansion of the RPE atrophy remain unknown.

Our team has proposed a first method to process series of low resolution cSLO images in order to model the growth [1] of the RPE atrophy, commonly called geographic atrophy (GA). We have also explored unsupervised deep learning (DL) approaches to segment the GA [2] or its growth [3]. We want now to explore micro phenomena that occur at the border of the GA to better understand the mechanisms underlying the atrophy expansion. For that, we will rely on image series acquired at higher resolution, in adaptative optics (AO) and perform a timelapse analysis:

1. Fine detection of the GA boundary in series of AO images and modeling of the GA growth speed.

2. Segmentation and tracking of pigment spots in the neighborhood of the GA. A model of global motion will be inferred from the detected trajectories.

3. Detection of other spots that reveal global motions in the neighborhood of the GA

More informations

References:  

[1] F. Rossant, M. Paques, Normalization of series of fundus images to monitor the geographic atrophy growth in dry age-related macular degeneration, Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2021. 
[2] C. Royer, J. Sublime, F. Rossant, and M. Paques. Unsupervised Approaches for the Segmentation of Dry ARMD Lesions in Eye Fundus cSLO Images. Journal of Imaging 7, no. 8 (2021): 143.
[3] G. Dupont, E. Kalinicheva 1, J. Sublime, F. Rossant, M. Pâques, Analyzing Age-Related Macular Degeneration Progression in Patients with Geographic Atrophy Using Joint Autoencoders for Unsupervised Change Detection, Journal of Imaging, 2020, 6, 57. 

Collaborations 

This project relies on an active collaboration between Isep and the Ophtalmology department of the Quinze-Vingts Hospital.

Application

Contact : Pr Florence Rossant florence.rossant@isep.fr
E-mail an application including CV, cover letter, M1 grades and, if possible, a letter of recommendation

Contexte et description

Dans le domaine des grands modèles de langage (LLM), le principe est que plus le modèle pré-entraîné est grand, meilleure est la performance [1]. Cependant, de nombreux LLMs existants sont génériques et ne sont pas spécifiques à un domaine. L’ajustement de ces modèles est coûteux en termes de calcul et n’est souvent pas réalisable avec des ressources limitées. Dans ce projet, nous souhaitons utiliser une méthode efficace d’ajustement connue sous le nom de Low-Rank Adaptation (LoRA) [2]. Certains des modèles pré-entraînés pour ce projet comprennent l’un des modèles de la famille FLAN : FLAN-T5 small [3], DistilBERT [4], ALBERT [5], MiniLM [6]. Les poids des modèles originaux sont fixés et seuls les poids supplémentaires liés à LoRA, qui sont plus légers, sont entraînés à l’aide de documents liés aux télécommunications. Cette approche permet d’éviter l’oubli catastrophique [7] d’autres domaines, de s’assurer que le modèle ajusté devient compétent dans le domaine de notre choix et, surtout, qu’il est réalisable sur le plan informatique.

Missions

• Etat de l’art sur le fine-tuning des LLMs avec un focus sur le Parameter Efficient Fine-tuning (PEFT).
• Étudier les modèles pré-entraînés, tels que Flan-T5 et BERT, afin de comprendre leurs fonctionnements.
• Le prompt engineering utilisant l’apprentissage par contexte (In-Context Learning) permet d’évaluer manuellement les performances du modèle afin d’établir une référence de base.
• Le fine-tuning instructif des modèles pré-entraînés en utilisant des documents de télécommunications provenant de 3GPP, IEEE, etc.
• Tester l’efficacité des modèles affinés à l’aide de mesures telles que ROUGE et BERTScore [8].
• Tester les modèles affinés pour s’assurer qu’il n’y a pas d’oubli catastrophique.
• Effectuer une analyse comparative des modèles pré-entraînés par rapport à la tâche.

Profil

Ce stage est d’une durée minimale de 5 mois et débutera en février 2025. Les stages seront attribués sur la base d’un calendrier continu et les candidats sont encouragés à postuler rapidement.

• Un étudiant en M2 ou ING3 en science des données, intelligence artificielle et disciplines annexes.
• Bonne maîtrise des bibliothèques d’IA telles que PyTorch, TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, etc.
• Bonnes compétences en programmation en Python.
• Bonne compréhension des LLM.
• Excellentes capacités en matière de résolution de problèmes et d’analyse.
• Très bonnes compétences en communication et expérience du travail en équipe.
• Bon niveau en anglais oral et écrit (français en option).

Contact

Merci d’envoyer votre CV, une lettre de motivation, deux références académiques et votre relevé de notes de M1 à idowu.ajayi@isep.fr et wafa.njima@isep.fr. Pour les candidatures, l’objet de votre email doit être « Internship Application – LLMs for telecommunications ».

Contexte et description

 Pour faciliter la transition vers des systèmes moins dépendants des combustibles fossiles, on observe une adoption croissante de composants électriques tels que les moteurs électriques et les interfaces électroniques de puissance dans les secteurs de l’automobile et de l’industrie en général.

Un moteur largement utilisé dans l’industrie est le moteur Brushless DC (BLDC). Ce type de moteur est présent dans les vélos électriques, les appareils domestiques, l’industrie aérospatiale (notamment dans certains drones), ainsi que dans de nombreuses autres applications grâce à son bon rapport puissance/poids et à sa réponse dynamique rapide.

Au cours de ce stage, l’étudiant(e) devra dans un premier temps se concentrer sur l’étude théorique pour modéliser un moteur BLDC en utilisant la méthode des éléments finis, dans le contexte des applications pour véhicules électriques. Ensuite, il/elle devra réaliser un état de l’art sur les méthodes de conception existantes dans la littérature (forme et dimensions des encoches, etc.). Une fois la théorie de la conception électromagnétique des moteurs BLDC bien maîtrisée, l’étudiant(e) pourra intégrer une analyse thermique dans le modèle électromagnétique afin d’étudier la génération et la dissipation de chaleur dans les composants du moteur, garantissant ainsi sa fiabilité dans diverses conditions de fonctionnement.

Il/elle devra évaluer l’influence des paramètres de conception (par exemple, la taille des aimants, les configurations des enroulements, les stratégies de refroidissement) sur les performances du moteur (couple, efficacité, vitesse maximale, etc.).

Missions

Optimisation électromagnétique

▪ Analyse thermique

▪ Établir un modèle couplé électromagnétique-thermique-mécanique pour évaluer les performances du moteur dans des conditions réaliste.

▪ Analyse de sensibilité des paramètres

Profil

• Fondamentaux de la théorie électromagnétique et de la modélisation des moteurs
• Connaissance de base de COMSOL appréciée (mais pas obligatoire)

Contact

Veuillez envoyer votre CV à l’adresse akoteiche@isep.fr à l’attention de M. Ali

Ce stage peut déboucher sur une thèse.

Contexte et description

 L’histopathologie occupe depuis longtemps une place remarquable dans le domaine médical. L’analyse histopathologique est donc une étape cruciale dans l’identification précoce et le sous-typage précis des maladies. En examinant des échantillons de tissus, les pathologistes médico-légaux peuvent reconnaître des tumeurs malignes, des troubles inflammatoires et d’autres maladies à différents stades [1]. L’une des principales sources d’erreur dans le diagnostic histologique des maladies est la nature subjective de l’évaluation humaine. Les pathologistes peuvent analyser le même échantillon différemment en fonction de leur expérience, de leur formation et de leurs préjugés. Pour surmonter ces limites, les disciplines de l’histologie et de l’histopathologie ont fait des progrès remarquables et essentiels en matière de microscopie et de technologies microscopiques [2]. L’utilisation de scanners numériques a transformé l’histopathologie conventionnelle en pathologie numérique, fournissant des images de lames entières. Ce contexte a favorisé le développement de systèmes d’intelligence artificielle avancés qui ont amélioré l’analyse automatique des images histopathologiques.

Les colorations jouent un rôle crucial dans le processus d’analyse histopathologique. En effet, les pathologistes peuvent distinguer différents composants et structures cellulaires à l’aide de la coloration, une méthode essentielle qui améliore le contraste des tissus biologiques au microscope. Différentes colorations mettent en évidence des caractéristiques distinctes des tissus ou des cellules et ont des utilisations différentes. La coloration la plus couramment utilisée en histopathologie est l’hématoxyline et l’éosine (H&E), ainsi que des colorations spéciales et immunohistochimiques.

Missions

Les tâches à accomplir dans le cadre de ce stage sont définies comme suit :

• Étudier les approches pour la segmentation d’images histologiques multi-coloration,
• Concevoir et mettre en œuvre un algorithme pour la représentation graphique d’une image histologique à coloration unique.
• Concevoir et mettre en œuvre un modèle de segmentation d’images histologiques basé sur la fusion de plusieurs colorations,
• Tester et évaluer l’efficacité de l’approche proposée.

Profil

• Diplôme de master 1 ou équivalent en informatique, science des données ou vision par ordinateur,
• Expertise en représentation des connaissances, apprentissage profond et traitement d’images,
• Bonnes compétences en programmation en Python.

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Par email à Hedi YAZID (hedi.yazid@isep.fr) en envoyant un CV, une lettre de motivation et le relevé de notes du M1.  

Bibliographie

[1]        I. H. Hussein and M. Raad, “Once Upon a Microscopic Slide: The Story of Histology,” J. Cytol. Histol., vol. 06, no. 06, 2015, doi: 10.4172/2157-7099.1000377.

[2]        D. G. Poalelungi et al., “Advancing Patient Care: How Artificial Intelligence Is Transforming Healthcare,” J. Pers. Med., vol. 13, no. 8, p. 1214, Jul. 2023, doi: 10.3390/jpm13081214.

[3]        C. Dwivedi et al., “Multi stain graph fusion for multimodal integration in pathology,” in 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), Jun. 2022, pp. 1834–1844. doi: 10.1109/CVPRW56347.2022.00200.

[4]        X. Liu et al., “MSMTSeg: Multi-Stained Multi-Tissue Segmentation of Kidney Histology Images via Generative Self-Supervised Meta-Learning Framework,” IEEE J. Biomed. Health Inform., pp. 1–12, 2024, doi: 10.1109/JBHI.2024.3381047.

[5]        A. Modi et al., “Multi-Stain Multi-Level Convolutional Network for Multi-Tissue Breast Cancer Image Segmentation,” Jun. 09, 2024, arXiv: arXiv:2406.05828. doi: 10.48550/arXiv.2406.05828.

Ce stage peut déboucher sur une thèse

Contexte et description

Dans ce stage, nous nous concentrons sur une nouvelle approche basée sur la logique qui combine à la fois les logiques non monotones et la logique temporelle linéaire (Linear Temporal Logic, LTL) pour définir et interpréter des prédicats logiques contraints par le temps, utilisés pour définir des fonctions de partage de données telles que le blocage périodique, l’interdiction temporelle et la durée de vie des données. Par conséquent, les fonctions temporelles font partie d’un mécanisme de contrôle de la vie privée contraint par le temps, visant à réduire (lorsque l’interdiction n’est pas disponible) la capacité des entités externes à effectuer des analyses de données qui divulgueraient des informations sensibles sur les utilisateurs en fonction du temps.
Ces fonctions sont intégrées dans une base de connaissances dotée de mécanismes de raisonnement qui prennent en compte l’évolution temporelle des données demandées par une entité externe donnée. À cette fin, nous utilisons un fragment de la logique du premier ordre comme modélisation formelle de la base de connaissances préservant la vie privée, que nous combinons avec une logique temporelle linéaire (LTL) pour interpréter la sémantique des règles logiques implémentant nos fonctions de contrôle des données basées sur le temps.
L’idée principale de notre solution est de mapper le problème de la préservation de la vie privée à une vérification de la cohérence dans une base de connaissances [10], dans le sens où nous interprétons toute incohérence dans la base de connaissances comme une tentative de porter atteinte à la vie privée d’une personne, d’un point de vue sémantique.

Missions

D’un point de vue applicatif, les tâches à accomplir dans ce stage sont les suivantes :

• Concevoir et implémenter la base de connaissances temporelle définie dans,
• Concevoir et implémenter un algorithme de raisonnement adapté à la détection d’incohérences dans les règles de confidentialité,
• Tester et évaluer l’efficacité de l’approche proposée.

Profil

• Diplôme de master 1 ou équivalent en mathématiques appliquées ou en informatique,
• Appétence pour la cybersécurité,
• Expertise en matière de représentation des connaissances et d’ingénierie des données,
• Bonnes compétences en programmation en C++,

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Par email à Nouredine TAMANI (nouredine.tamani@isep.fr) en envoyant un CV, une lettre de motivation et le relevé de notes du M1.

Bibliographie

[1] D. Bui, B. Tang and K. G. Shin, « Detection of Inconsistencies in Privacy Practices of Browser Extensions, » 2023 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP), San Francisco, CA, USA, 2023, pp. 2780-2798, doi: 10.1109/SP46215.2023.10179338.

[2] Pnueli, A.: The temporal logic of programs. In: FOCS. pp. 46–57 (1977)

[4] Gutierrez Basulto, Victor, Jung, Jean Christophe and Schneider: Thomas 2015. Lightweight temporal description logics with rigid roles and restricted TBoxes. Presented at: Twenty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence, Buenos Aires, Argentina, 25-31 July 2015.

[5] De Giacomo, G., & Vardi, M. Y. (2013). Linear temporal logic and linear dynamic logic on finite traces. In IJCAI’13 Proceedings of the Twenty-Third international joint conference on Artificial Intelligence (pp. 854-860). Association for Computing Machinery.

[6] Kurucz, A., Ryzhikov, V., Savateev, Y., & Zakharyaschev, M. (2023). Deciding FO-rewritability of regular languages and ontology-mediated queries in Linear Temporal Logic. Journal of Artificial Intelligence Research, 76, 645-703.

[7] Baader, F., Borgwardt, S., & Lippmann, M. (2015). Temporal query entailment in the description logic SHQ. Journal of Web Semantics, 33, 71-93.

[8] Artale, A., Kontchakov, R., Ryzhikov, V., & Zakharyaschev, M. (2014). A cookbook for temporal conceptual data modelling with description logics. ACM Transactions on Computational Logic (TOCL), 15(3), 1-50.

[9] Rybakov, V. (2008). Linear temporal logic with until and next, logical consecutions. Annals of Pure and Applied Logic, 155(1), 32-45.

[10] Nouredine Tamani, Shohreh Ahvar, Gabriel Santos, Bernard Istasse, Isabel Praca, Paul-Emmanuel Brun, Yacine Ghamri, Noel Crespi, and Adrien Becue. Rule-based model for smart building supervision and management. In 2018 IEEE International Conference on Services Computing (SCC), pages 9–16. IEEE, 2018.

[11] Nouredine Tamani. Towards a Time-Dependent Approach for User Privacy Expression and Enforcement. WISTP 2024: 146-161.

Contexte et description

L’analyse des données génomiques est devenue essentielle pour comprendre l’histoire humaine, l’évolution et la diversité génétique. Avec l’accès croissant à des ensembles de données d’ADN ancien (aDNA), les chercheurs peuvent explorer de vastes informations génétiques couvrant des milliers d’années. Cependant, ces données posent des défis importants en raison de leur très grande dimensionnalité — chaque individu est représenté par des centaines de milliers de polymorphismes nucléotidiques simples (SNPs) — et de leur caractère incomplet, avec de grandes proportions de SNPs manquants. Les méthodes de visualisation jouent un rôle clé pour révéler des motifs, des clusters et des relations dans ces données complexes. Des méthodes comme le Multi-Dimensional Scaling (MDS) [1], l’Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) [2,3], et le t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) [4] offrent des outils puissants pour réduire la dimensionnalité tout en préservant les structures significatives des données.

Ce stage vise à explorer et évaluer les performances de ces méthodes pour la visualisation des données d’aDNA, en se concentrant initialement sur les haplogroupes Y (un ensemble de données plus petit et bien défini) avant de passer à l’échelle des chromosomes entiers. L’ensemble de données utilisé dans ce stage sera le « Allen Ancient DNA Resource » (AADR) de l’Université Harvard [5,6].

Missions

Analyser l’ADN ancien implique plusieurs obstacles :

• Haute dimensionnalité : Les ensembles de données dépassent souvent 500 000 SNPs par individu, rendant l’efficacité computationnelle et la scalabilité critiques.
• Données manquantes : L’ADN ancien contient fréquemment des lacunes dues à la dégradation au fil du temps, compliquant l’application précise des techniques de visualisation.
• Pertinence des méthodes : Identifier quelle méthode de visualisation gère le mieux les particularités de l’aDNA, notamment les données clairsemées et de haute dimensionnalité, nécessite une évaluation approfondie.
• Interprétabilité : S’assurer que les dimensions réduites reflètent fidèlement les relations biologiques et évolutives sous-jacentes.

Profil

 Formation : Etudiant.e en M2 ou ING3 avec une spécialité en Machine Learning, Statistiques appliquées ou en Bio-informatique Compétences :

• Machine Learning & Python, data visualization (ACP, MDS, t-SNE, etc.)
• Des compétences en calcul parallèle avec CUDA seraient appréciées
• Des connaissances de base en biologie, notamment sur l’ADN et les haplogroupes, seraient un plus mais ne sont pas obligatoires
• Langue : Anglais ou Français

Bibliographie

[1] Rajawat, K., & Kumar, S. (2017). Stochastic multidimensional scaling. IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks, 3(2), 360-375.

[2] McInnes, L., Healy, J., & Melville, J. (2018). Umap: Uniform manifold approximation and projection for dimension reduction. arXiv preprint arXiv:1802.03426.

[3] Diaz-Papkovich, A., Anderson-Trocmé, L., & Gravel, S. (2021). A review of UMAP in population genetics. Journal of Human Genetics, 66(1), 85-91.

[4] Van der Maaten, L., & Hinton, G. (2008). Visualizing data using t-SNE. Journal of machine learning research, 9(11).

[5] Swapan Mallick and David Reich: The Allen Ancient DNA Resource (AADR): A curated compendium of ancient human genomes, https://doi.org/10.7910/DVN/FFIDCW, Harvard Dataverse, V9 data release [September 16, 2024]. » [6] Mallick S, Micco A, Mah M, Ringbauer H, Lazaridis I, Olalde I, Patterson N, Reich D (2024) The Allen Ancient DNA Resource (AADR) a curated compendium of ancient human genomes. Sci Data 11, 182. »

Contact

Lettre de motivation et CV à Dr. Jérémie Sublime (jsublime@isep.fr)