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Opportunités

Offres d’emploi

Professeur ou professeure des Universités en « Mécatronique pour la robotique »

Section(s) CNU : 60 – Mécanique, génie mécanique, génie civil

Composante : UFR 919 – Ingénierie

Enseignement Filières de formation concernées :

La personne recrutée interviendra dans les différents parcours de formation proposés par la Licence mécanique et la mention Automatique-Robotique du département des Masters de Sciences De l’Ingénieur de Sorbonne Université. Elle sera également amenée à enseigner en première année du cycle d’intégration (L1) dans le cadre des unités d’enseignement de mécanique.

Objectifs pédagogiques et besoin d’encadrement :

Le Département de Licence de Mécanique recherche un ou une professeure possédant une culture large en mécanique afin d’intervenir de façon équilibrée sur les trois années de Licence dans les enseignements de mécanique, mathématiques appliquées et méthodes numériques et plus spécifiquement dans les enseignements de mécanique des solides (solides rigides, vibrations).

Il est également attendu que la personne recrutée puisse s’investir et prendre des responsabilités dans des unités d’enseignement de projets en L2 ou L3 dédiés à la modélisation et simulation de systèmes mécaniques, conception assistée par ordinateur et de robotique.

En Master, la personne recrutée sera amenée à participer aux enseignements de la mention Automatique- Robotique, qui souhaite renforcer les formations des étudiantes et des étudiants autour de la mécatronique, de la modélisation et de la simulation de systèmes physiques complexes, avec une emphase particulière pour les aspects expérimentaux de la robotique et de ses applications, au sens large.

A ce titre, des compétences en lien avec la composante informatique nécessaire à la programmation de systèmes robotiques intelligents seraient un plus. Il est également attendu que la personne recrutée montre un intérêt marqué à s’investir à court terme dans une co-responsabilité de parcours-type de la mention dans le cadre de la nouvelle accréditation de la mention.

Recherche :

La structure mécatronique d’un robot et les matériaux qui la composent définissent ses capacités motrices et peuvent lui conférer des propriétés particulières de résilience ou de résolution de tâche (intelligence incarnée), en particulier lorsqu’il est composé de matériaux déformables (« soft robotics »).

L’ISIR souhaite développer des activités de recherche sur ces thématiques.

Le candidat ou la candidate créera une nouvelle activité de recherche à l’ISIR sur la conception mécanique de robot avec un intérêt particulier pour au moins un des thèmes suivants : robotique souple, intelligence incarnée, architectures résilientes, co-design mécanique-commande.

Contact recherche ISIR : Stéphane Doncieux, directeur d’unité ; stephane.doncieux(at)sorbonne-universite.fr

Contacts enseignement : Licence : Jean-Camille CHASSAING, directeur de la licence mécanique (jean- camille.chassaing@sorbonne-universite.fr) / Master : Sylvain ARGENTIERI, directeur adjoint du département des masters SDI (sylvain.argentieri@sorbonne-universite.fr)

La campagne de recrutement 2024 des enseignantes-chercheuses et enseignants-chercheurs de Sorbonne Université est ouverte depuis le 22 février 2024 à 10h00 jusqu’au 29 mars 2024 à 16h00. Les inscriptions s’effectuent exclusivement sur le portail ministériel Galaxie.

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Maître ou maîtresse de conférences en « Informatique pour les systèmes intelligents »

Section(s) CNU : 27 – Informatique

Composante : UFR 919 – Ingénierie

Enseignement Filières de formation concernées : Licence et Master d’informatique, Sorbonne Université

Objectifs pédagogiques et besoin d’encadrement :

La personne recrutée interviendra de façon équilibrée sur les différents niveaux de formation, du L1 au M2. Elle contribuera significativement aux enseignements en Licence d’informatique dont les besoins couvrent l’ensemble de la discipline (algorithmique, programmation (notamment objet, concurrente, fonctionnelle, web …), (mathématiques discrètes, structures de données, système, architecture, réseaux, compilation, bases de données …).
En Master, la personne recrutée renforcera les enseignements des différents parcours en IA.

Recherche :

Le poste est ouvert à tous les domaines relatifs aux systèmes intelligents, incluant des approches logiques et/ou numériques d’intelligence artificielle.

La personne retenue intégrera l’un des laboratoires ISIR, LIB, LIMICS selon ses thématiques de recherche, et pourra réaliser ses projets au sein de SCAI (Sorbonne Center for Artificial Intelligence). Les laboratoires manipulent des larges bases de données de santé (données de vie réelle hospitalières, imagerie médicale), de biologie et de robotique.

ISIR – UMR 7222 :

L’ISIR s’intéresse au développement de robots et de systèmes intelligents capables d’opérer de façon autonome dans des environnements non contrôlés, et d’interagir, de façon aussi naturelle que possible avec des humains.

L’autonomie porte ici sur la capacité à faire face à des situations variées et non nécessairement anticipées. Les travaux correspondants se focalisent en particulier sur des architectures cognitives dédiées ou sur des méthodes d’apprentissage, quel que soit l’apprentissage : avec ou sans gradient, statistique, heuristique ou bio-inspiré, sur un agent isolé ou dans un contexte social ou collectif. L’interaction (IHM) peut de même prendre diverses formes (verbale, gestuelle, etc.) et s’appuyer sur la conception de dispositifs, d’interfaces et de techniques d’interaction dédiées. L’étude de ces interactions pourra se faire en particulier sous l’angle de l’apprentissage humain.

Le candidat ou la candidate devra développer des méthodes sur une ou plusieurs de ces thématiques et rejoindra un des équipes du laboratoire, toutes étant potentiellement concernées par ce poste.

Contact recherche ISIR : Stéphane Doncieux, directeur d’unité ; stephane.doncieux(at)sorbonne-universite.fr

Contacts enseignement : Licence d’informatique : Jean-Lou DESBARBIEUX, directeur (jean- lou.desbarbieux@lip6.fr) / Master d’informatique : Olivier FOURMAUX, directeur (olivier.fourmaux@sorbonne-universite.fr)

La campagne de recrutement 2024 des enseignantes-chercheuses et enseignants-chercheurs de Sorbonne Université est ouverte depuis le 22 février 2024 à 10h00 jusqu’au 29 mars 2024 à 16h00. Les inscriptions s’effectuent exclusivement sur le portail ministériel Galaxie.

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Post-doctorat « Simuler le toucher social à distance via le son »

Contexte : Audio-touch : Simuler le toucher social à distance par le son

Le poste s’inscrit dans le cadre d’un projet financé par l’Agence Nationale de la Recherche (Modulation Multisensorielle et Affective du Toucher : Interaction et Intentionnalité). Ce projet rassemble un consortium de trois laboratoires de recherche, CNRS-LISN (O. Grynszpan, F. Bimbard, E. Prigent), UTC-Heudiasyc (I. Thouvenin) et SU-ISIR (M. Auvray & C. Pelachaud). L’objectif du consortium est de simuler la sensation d’être touché lors d’une interaction sociale dans des environnements virtuels. Ceci inclut l’étude des multiples dimensions impliquées dans le toucher social (i.e., sensations physiques, contenu émotionnel, et sens de l’action), la sonification du toucher social, la conception d’agents virtuels dotés de la capacité de produire du toucher social.

Dans le cadre de ce consortium, l’objectif de la recherche qui sera menée à l’ISIR est de s’appuyer sur la recherche de pointe sur le toucher social et la sonification des mouvements pour étudier empiriquement la conversion en sons des interactions sociales tactiles et des émotions correspondantes. En particulier, des études récentes menées à l’ISIR ont montré que les participants qui écoutent des sons enregistrés avec notre technique de sonification sont capables de catégoriser correctement les gestes tactiles (par exemple, caresser, tapoter) et que leurs évaluations de valence sont cohérentes avec les émotions sous-jacentes (par exemple, la colère, la joie, l’amour). De nombreuses questions scientifiques découlent de ces résultats, notamment les multiples dimensions du toucher social qui peuvent être sonifiées, les facteurs multisensoriels et contextuels qui augmentent la sensation d’être touché, les réponses perceptives et physiologiques des participants qui écoutent ces stimuli audio-tactiles. Toutes ces questions constitueront des avancées vers l’objectif de donner un accès à distance à des interactions sociales tactiles significatives.

Missions :

Le travail consistera à concevoir et à mener des expériences en laboratoire, à analyser les résultats et à contribuer à la rédaction des publications correspondantes.

Profil recherché :

Doctorat en sciences cognitives, en psychologie cognitive ou en sciences du comportement.

Compétences requises :

Une bonne connaissance et une bonne pratique des méthodes de psychologie expérimentale sont essentielles. Le candidat doit démontrer sa capacité à travailler au sein d’une équipe et de manière indépendante. Compte tenu de l’ampleur du projet, le candidat doit être en mesure d’assumer une responsabilité importante dans la réalisation de tous les aspects du projet de recherche, y compris la collecte de données, les statistiques, la programmation de base et la rédaction de publications.

Information générale :

– Date de début de contrat : 01/09/2024

– Durée du contrat : 2 ans

– Quotité de travail : 100%

– Expérience souhaitée : 1 à 10 ans

– Niveau d’études souhaité : Doctorat

– Laboratoire d’accueil : ISIR (Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique), Campus Pierre et Marie Curie, 4 place Jussieu, 75005 Paris.

Personnes à contacter :

– Malika Auvray ; auvray(at)isir.upmc.fr

– Envoyer votre candidature par mail, avec [nom de l’offre] en objet, un CV et une lettre de motivation + contact de 2 référents.

– Date limite de dépôt de la candidature : 15 mai 2024

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Engineer position at Institute of Intelligent Systems and Robotics, Sorbonne University, Paris, France, within the EU Project PILLAR-Robots (n. 101070381) in the topic of « Purposeful Intrinsically motivated Lifelong Learning Autonomous Robots ».

Research activity

The goal of the Engineering position is to integrate recent robotic developments in the framework of the EU projects PILLAR-Robots (https://pillar-robots.eu/) and EuRobin (https://www.eurobin- project.eu/). The main objective will be to implement and integrate control strategies to accomplish manipulation tasks for industrial scenarios as well as home applications. As a result of our ongoing research and collaboration, we have several components/modules for robotic applications, each dedicated to a specific task: e.g., object recognition, pose estimation, motion planning for grasping, language models, navigation, decision-making, etc. Therefore, the majority of the activity for this position will be dedicated to programming, and integrating thourh the ROS middleware, such control strategies into dedicated robotic platforms; i.e., PR2, TIAGo from PAL robotics or Miroki from Enchanted Tools.

The research activities will be supervised by Prof. Stephane Doncieux and Prof. Mahdi Khoramshahi in collaboration with the other researchers at ISIR involved in PILLAR-robots and EuRobin projects.

The position

This is a one-year full-time Engineering position. A second-year contract will be granted upon completion of the first year and the satisfaction of both parties. The position will be paid according to the French salary regulations for Engineers considering the level of experience of the candidate.

The required Skills

The applicants should ideally have:

1) a master’s degree or engineering diploma in robotics and Control Systems,

2) good experience with programming (C++, Python under ROS1 and ROS2),

3) experience with robotic simulation environments (e.g., Gazebo and Bullet),

4) strong interest in experimental robotics: design and implementation of experiments with integrated systems and robots,

5) good understanding of robotic control systems; e.g., physical human-robot interaction, intention recognition, manipulation, and grasping,

6) ability to collaborate with high autonomy and self-responsibility,

7) availability to travel to project meetings with partners.

The PILLAR-robots project

The EU-funded PILLAR-Robots project is developing a new generation of robots that can build on the experience acquired during the robots’ lifetime to fulfill the wishes of their human designers/users in real-life applications. Researchers will operationalize the concept of « purpose, » drawn from the cognitive sciences, to increase robot autonomy and domain independence during autonomous learning. The goal is to provide the robots with the knowledge and skills needed to operate under targeted applications. The project will use purposeful intrinsically motivated cognitive architecture in agri-food, edutainment, and unstructured industrial/retail field demonstrations.

https://cordis.europa.eu/project/id/101070381

euROBIN: A European network of excellence in robotics

The euROBIN (European ROBotics and AI Network) project is an initiative funded by the European Union to create a network of excellence in robotics and artificial intelligence (AI). This network brings together leading researchers, institutions, and industrial partners in the field of robotics and AI, to develop innovative European technologies and solutions. The vision of euROBIN is to create a European ecosystem of robots capable of sharing their data and knowledge, exploiting their diversity to jointly learn to perform an infinite variety of tasks in human environments. The euROBIN project aims to make significant progress in four key scientific areas: Interaction with the environment, Transfer of learned knowledge, Transferable knowledge representation, and Human-centered knowledge transfer. The euROBIN project will demonstrate the relevance of its scientific results in four promising areas of application: personal robots, industrial robotics, robotics for the circular economy, and robots for quality of life and well-being.

The euROBIN network includes 31 partners from 14 countries, with leading research institutions and industrial partners in the field of robotics and AI.

https://www.eurobin-project.eu/

Informations générales :

– Type de poste : Ingénieur·e de recherche

– Date de début de contrat : à partir de mars 2024

– Durée du contrat : 12 mois

– Quotité de travail : 100%

– Expérience souhaitée : 1-4 ans ; 4-10 ans

– Niveau d’études souhaité : Diplôme d’Ingénieur-e ou Master 2

– Montant rémunération : selon grille de rémunération

– Laboratoire d’accueil : ISIR (Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique), Campus Pierre et Marie Curie, 4 place Jussieu, 75005 Paris.

Personnes à contacter :

– Stéphane Doncieux ; Mahdi Khoramshahi ; Aline Baudry

– Tel:+33144278745

– Email : stephane.doncieux(at)sorbonne-universite.fr ; mahdi.khoramshahi(at)sorbonne-universite.fr ; aline.baudry(at)sorbonne-universite.fr

– Candidature : Par mail. Envoyer votre candidature par mail, avec [ENGINEER CANDIDATE] en objet, un CV et une lettre de motivation.

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Post-doc : Développement d’un modèle numérique patient-spécifique pour la simulation chirurgicale de la valve mitrale

Contexte :

Le travail de post-doc s’inscrit dans le cadre d’un projet RHU-ICELAND qui regroupe plusieurs partenaires académiques, hospitaliers et un industriel. L’objectif du projet est de développer une nouvelle solution d’annuloplastie de la valve mitrale par voie transfémorale intégrant une échographie intra-cardiaque. Une telle solution peut être réalisée à cœur battant, sans circulation extracorporelle, fournissant ainsi, en première phase, une solution de réparation de la valve mitrale pour les patients considérés à haut risque qui ne sont pas éligibles à la chirurgie ouverte, et plus loin pour la plupart des patients nécessitant une réparation de la valve mitrale.

L’annuloplastie directe consiste à fixer un anneau ou une bande directement sur l’anneau mitral à l’aide d’ancres sous guidage direct échocardiographique et fluoroscopique. L’avantage de cette technique est qu’elle influence la forme de l’anneau mitral, reproduisant ainsi au plus près l’annuloplastie mitrale chirurgicale. Le projet porte sur deux phases essentielles : le développement d’un modèle numérique de l’anatomie et du système robotique permettant la dépose des agrafes sur la valve mitrale, et ensuite la conception et la validation du système robotique validé au préalable en numérique.

Objectifs techniques et scientifiques :

Le ou la post-doc recruté.e se penchera sur la modélisation numérique, dans un premier temps de la partie anatomique. L’objectif est de partir d’un modèle numérique open-source sur lequel il ou elle viendra rajouter des fonctionnalités pour s’approcher au mieux du modèle visé. Une fois le modèle anatomique est jugé satisfaisant, le ou la post-doc s’intéressera à la partie modèle numérique du robot endoscopique flexible (convoyeur) en partant d’un modèle numérique d’un robot existant développé pour la chirurgie obstétricienne. Le ou la post-doc aura le choix de mener les deux tâches en parallèle si c’est son souhait.

Validation expérimentale et gestion de projet :

Collaborer avec des équipes académiques et cliniques impliquées dans le projet pour participer à l’intégration de ses travaux dans le démonstrateur final. Le ou la post-doc bénéficiera d’un environnement de recherche stimulant et d’un accès à des données cliniques des partenaires cliniques et industriels du projet.

Profil recherché :

– Robotique, mécatronique, simulation et modélisation numérique,

– Compétences avancées en programmation (C++, Matlab, Python),

– Une maîtrise d’une librairie de simulation numérique de robots souples (e.g., SOFA) sera un plus,

– Enthousiasme pour la recherche interdisciplinaire et esprit de collaboration.

Structure d’accueil :

Le ou la candidat.e. recruté.e intégrera l’Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique L’ISIR est sous la double tutelle de Sorbonne Université qui est une Université pluridisciplinaire d’envergure mondiale et du Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) qui est une institution de recherche parmi les plus importantes au monde. L’Institut national de la santé et de la recherche médicale (Inserm) est également tutelle de l’équipe AGATHE pour ses recherches médicales dans laquelle, le ou la post-doc recruté.e sera intégré.e.

L’ISIR organisé en plusieurs équipées pluridisciplinaires dont AGATHE. Parmi les activités de recherche abordées par les chercheuses et les chercheurs, la microrobotique, les drones, la robotique chirurgicale, les prothèses bioniques, les robots sociaux, et toutes sortes de systèmes intelligents et interactifs, physiques, virtuels ou de réalité mixte, l’intelligence artificielle, … Leurs applications adressent des enjeux sociétaux majeurs : santé, industrie du futur, transports, et service à la personne.

Information générale :

– Date de début de contrat : dès que possible

– Durée du contrat : 12 mois renouvelable pour 12 mois

– Quotité de travail : 100%

– Expérience souhaitée : Débutant à 4 ans

– Niveau d’études souhaité : Doctorat

– Laboratoire d’accueil : ISIR (Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique), Campus Pierre et Marie Curie, 4 place Jussieu, 75005 Paris.

Personnes à contacter :

Jérôme Szewczyk (PU-Sorbonne Université) et Brahim Tamadazte (DR-CNRS)

Envoyer, un seul fichier pdf, un CV, une lettre de motivation et les articles scientifiques que vous jugez utiles au dossier à sz(at)isir.upmc.fr et brahim.tamadazte(at)cnrs.fr

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Intitulé du poste : Post-doc en haptique et interactions humain-machine multisensorielles

Contexte :

Ce post-doc s’inscrit dans le cadre du projet ANR NeuroHCI. L’objectif global de NeuroHCI est d’améliorer la prise de décision humaine dans les mondes physique et numérique dans des contextes en interaction. Il existe différents scénarios dans lesquels un humain prend une décision avec un système interactif. La décision peut concerner un choix complexe du monde réel assisté par un ordinateur (par exemple, un traitement médical), le choix d’une méthode pour réaliser une tâche numérique (par exemple, retoucher une photo avec l’outil préféré), ou la manière dont nous décidons de la meilleure façon. pour effectuer une interaction haptique.

Missions :

L’approche scientifique envisagée reposera sur l’optimisation du retour haptique fourni à l’utilisateur en ce qui concerne la vision et l’audition en tirant parti de modèles informatiques d’intégration multisensorielle. Ainsi, les activités scientifiques du projet s’articuleront autour des questions suivantes:

– Comment s’assurer que les incohérences entre ce que l’utilisateur voit et ce qu’il ressent ne brisent pas l’illusion et comment atténuer leurs effets sur l’expérience utilisateur ?

– Comment les incohérences visuo-haptiques influencent les stratégies des utilisateurs (par exemple, avec quels objets ils décideront d’interagir) et la prise de décision de haut niveau

Profil recherché :

Le candidat idéal doit être titulaire d’un doctorat et d’une solide expérience en interaction homme-machine et/ou en sciences cognitives.

Compétences requises :

– Expérience en haptique désirée ;

– Solides compétences en Python, Matlab ou équivalent ;

– Bonne connaissance de la conception expérimentale, de la psychophysique et des statistiques ;

– Excellent dossier de publication ;

– Volonté de travailler dans une équipe multidisciplinaire ;

– Bonnes compétences en communication;

Information générale :

– Date de début de contrat : au plus tard le 01/06/2024
– Durée du contrat : 24 mois
– Quotité de travail : 100%
– Expérience souhaitée : Débutant à 4 ans
– Niveau d’études souhaité : Doctorat
– Laboratoire d’accueil : ISIR (Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique), Campus Pierre et Marie Curie, 4 place Jussieu, 75005 Paris.

Personne à contacter : 

– David Gueorguiev ; david.gueorguiev(at)sorbonne-universite.fr

– Envoyer votre candidature par mail, avec [nom de l’offre] en objet, un CV et une lettre de motivation.

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Post-doc : Apprentissage en robotique, avec application à la saisie d’objets

Contexte :

Dans le cadre du projet FET Proactive DREAM (http://dream.isir.upmc.fr/), une approche de la robotique adaptative basée sur l’apprentissage ouvert a été définie. L’objectif principal est de permettre à un robot d’apprendre sans nécessiter une préparation minutieuse par un expert. Cette approche soulève de nombreux défis, notamment l’apprentissage avec des récompenses rares, l’apprentissage de représentations (pour les états et les actions), l’apprentissage et l’exploitation de modèles, le transfert d’apprentissage, le méta apprentissage et la généralisation. Ces sujets sont considérés en simulation, mais aussi sur des plateformes robotiques réelles, notamment dans le contexte de la saisie d’objets.

Missions :

Ce poste vise à contribuer à ces sujets dans le cadre de plusieurs projets européens, en particulier SoftManBot, Corsmal, INDEX et Learn2Grasp. S’appuyant sur les travaux antérieurs de l’équipe de recherche, les approches proposées devront être facilement adaptables à différentes plateformes robotiques et seront donc appliquées à différents robots (bras Panda de Franka-Emika, Baxter, PR2 ou TIAGO, par exemple).

Profil recherché :

Les candidats à ce poste doivent être titulaires d’un doctorat en apprentissage machine ou dans un domaine connexe dans lequel des applications robotiques (simulées ou réelles) ont été considérées.

Compétences requises :

Une excellente formation est attendue en apprentissage machine ainsi qu’une expérience en robotique. D’excellentes compétences en programmation en Python sont attendues.

Plus d’informations : 

  • Type de poste : Chercheuse / Chercheur post-doctoral
  • Durée du contrat : 24 mois
  • Niveau d’études souhaité : Doctorat
  • Montant rémunération : Rémunération en fonction de l’expérience
  • Laboratoire d’accueil : ISIR (Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique), Campus Pierre et Marie Curie, 4 place Jussieu, 75005 Paris.

Personne à contacter : 

  • Stéphane Doncieux
  • stephane.doncieux(at)sorbonne-universite.fr
  • Envoyer votre candidature par mail, avec [nom de l’offre] en objet, un CV et une lettre de motivation.

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Offres de doctorat, postdoctorat ou d’ingénieur·e de recherche pour le groupe HCI Sorbonne (Human Computer Interaction)

Contexte :

Nous avons plusieurs postes pour un postdoctorat ou en tant qu’ingénieur·e de recherche dans le groupe HCI Sorbonne (https://hci.isir.upmc.fr) à Sorbonne Université, Paris, France.

Missions :

Nous cherchons des personnes curieuses qui souhaitent réaliser des projets de recherche à l’intersection de l’IHM et neuroscience avec (au choix) la RV, l’haptique, la robotique ou l’IA. Des sujets possibles sont :

  • Nouvelles techniques d’interaction en RV,
  • RV et Haptique pour le jeux et/ou l’apprentissage,
  • Modèles computationnels pour l’apprentissage, la prise de décision et la performance humaine,
  • Systèmes de recommandation s’appuyant sur l’IA.

Exemples de travaux récents dans ces domaines :

Profil recherché : 

Pour un post-doctorat, un doctorat en IHM ou un domaine en lien avec l’IHM est nécessaire.

Compétences requises :

  • Compétences solides en programmation et analyse strong programming and analytical skills,
  • Solide expérience dans au moins un de ces domaines : IHM, RV, Haptique, Robotique, IA.

Plus d’informations : 

  • Type de poste : Postdoctorat ou Ingénieure de Recherche
  • Date de début de contrat : dès que possible
  • Durée du contrat : 1 à 2ans
  • Niveau d’études souhaité : Master 2 (pour ingénieur), doctorat (pour post-doc)
  • Laboratoire d’accueil : ISIR (Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique), Campus Pierre et Marie Curie, 4 place Jussieu, 75005 Paris.

Personnes à contacter : 

  • Gilles Bailly et Sinan Haliyo
  • Email : gilles.bailly(at)sorbonne-universite.fr ; sinan.haliyo(at)sorbonne-universite.fr
  • Candidature : Envoyer votre candidature par mail, avec un CV et une lettre de motivation.
  • Date limite de dépôt de la candidature : Aucune

Offres de thèse

Subject: Physics-aware deep learning for modeling spatio-temporal dynamics

Context:

Physics-aware deep learning is an emerging research field aiming at investigating the potential of AI methods to advance scientific research for the modeling of complex natural phenomena. This research topic investigates how to leverage prior knowledge of first principles (physics) together with the ability of machine learning at extracting information from data. This is a fast-growing field with the potential to boost scientific progress and to change the way we develop research in a whole range of scientific domains. An area where this idea raises high hopes is the modeling of complex dynamics characterizing natural phenomena occurring in domains as diverse as climate science, earth science, biology, fluid dynamics, etc. This will be the focus of the PhD project.

Research Directions:

The direct application of state-of-the-art deep learning (DL) methods for modeling and solving physical dynamics occurring in nature is limited by the complexity of the underlying phenomena, the need for large amounts of data and their inability to learn physically consistent laws. This has motivated the recent exploration of physics-aware methods incorporating prior knowledge, by researchers from different communities (Willard et al. 2020, Thuerey et al. 2021). Although promising and rapidly developing, this research field faces several challenges. For this PhD project we will address two main challenges, namely the construction of hybrid models for integrating physics with DL and generalization issues which condition the usability of DL for physics.

– Integrating DL and physics for spatio-temporal dynamics forecasting and solving PDEs

In physics and many related fields, partial differential equations (PDEs) are the main tool for modeling and characterizing the dynamics underlying complex phenomena. Combining PDE models with ML is then a natural idea when building physics-aware DL models and it is one of the key challenges in the field. For now, this has been explored for two main directions: (i) augmenting low resolution solvers with ML in order to reach the accuracy of high-fidelity models at a reduced computational cost (Belbute-Perez et al. 2020, Kochkov et al. 2021, Um et al. 2020), and (ii) complementing incomplete physical models with ML by integrating observation data through machine learning (Yin et al. 2021a, Dona et al. 2022). The former topic is crucial for the entire field of numerical simulation while the latter allows for explorations beyond the current limits of numerical models. Simultaneously, the recent advances in neural operators (Li et al. 2021, Lu et al. 2021, Li et al. 2022, Yin et al. 2023) offer new methods for learning and modeling dynamics at different resolutions in space and time, providing the possibility of combining and learning multiple spatio-temporal scales within a unified formalism, a challenge in ML. A first direction of the PhD will then be to investigate physics-aware ML models by exploring the potential developments of hybrid models together with neural operators.

– Domain generalization for deep learning based dynamical models

Explicit physical models come with guarantees and can be used in any context (also called domain or environment) where the model is valid. These models reflect explicit causality relations between the different variables involved in the model. This is not the case for DL: statistical models learn correlations from sample observations, their validity is usually limited to the context of the training domain, and we have no guarantee that they extrapolate to new physical environments. This is a critical issue for the adoption of ML for modeling the physical world. Models of real-world dynamics should account for a wide range of contexts resulting from different forces, different initial and boundary conditions or different prior parameters conditioning the phenomenon. Ensuring generalization to these different contexts and environments is critical for real world applications. Surprisingly, only a few works have explored this challenging direction. In relation with the construction of hybrid models as described above, one will investigate this issue along two main directions. The first one exploits ideas from learning from multiple environments through task decomposition as in (Yin et al. 2021b, Kirchmeyer et al. 2022). This is a purely data-based approach. The second one, takes a dual perspective, relying on prior physical knowledge of the system equations and directly targets the problem of solving parametric PDEs (Huang 2022), exploiting ideas from meta-learning (Finn 2016).

Required Profile:

Master degree in computer science or applied mathematics, Engineering school. Background and experience in machine learning. Good technical skills in programming.

More information:

  • Supervisor: Patrick Gallinari
  • Collaboration within the framework of the thesis: INRIA team Ange, Paris; Inria team Epione, Sophia; Institut d’Alembert, Sorbonne University.
  • Host laboratory: ISIR (Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique), Campus Pierre et Marie Curie, 4 place Jussieu, 75005 Paris.
  • Start date: October/November 2023
  • Note: The research topic is open and depending on the candidate profile could be oriented more on the theory or on the application side
  • Keywords: deep learning, physics-aware deep learning, climate data, fluid dynamics, earth science

Contact:

  • Patrick Gallinari
  • Email : patrick.gallinari(at)sorbonne-universite.fr
  • Please send a cv, motivation letter, grades obtained in master, recommendation letters when possible to patrick.gallinari(at)sorbonne-universite.fr
  • Application deadline: 15/12/2023

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Offres de stage

Sujet du stage : Évaluation et intégration des retours causaux et contrastifs dans les algorithmes d’apprentissage par renforcement inverse

Résumé :

L’Apprentissage Machine Interactif (IML) a suscité une attention considérable ces dernières années en tant que moyen pour les agents intelligents d’apprendre à partir du feedback humain, de démonstrations ou d’instructions. Cependant, de nombreuses solutions d’IML existantes reposent principalement sur un feedback limité, ce qui impose une charge déraisonnable à l’expert impliqué. Notre projet vise à résoudre cette limitation en permettant à l’apprenant d’utiliser un feedback plus riche de l’expert, accélérant ainsi le processus d’apprentissage. De plus, nous cherchons à incorporer un modèle de l’expert pour sélectionner des requêtes plus informatives, réduisant ainsi davantage la charge sur l’expert.

Ce stage vous offre l’opportunité de participer à notre projet de recherche, où vous vous concentrerez spécifiquement sur l’évaluation d’algorithmes pour l’Apprentissage par Renforcement Inverse (IRL) et des approches connexes. L’IRL est une technique d’apprentissage par imitation axée sur l’inférence de la fonction de récompense sous-jacente aux démonstrations d’experts. Pour être plus précis, votre rôle consistera à tester des approches innovantes pour intégrer un feedback causal et contrastif tout en maintenant des hypothèses sur les objectifs potentiels de l’expert.

Objectifs du stage :

– Examiner des méthodes pour intégrer un feedback causal et contrastif dans le processus d’apprentissage par renforcement inverse ;

– Concevoir et mettre en œuvre un système basé sur les croyances qui permettra à l’apprenant de maintenir explicitement des hypothèses sur les objectifs de l’expert ;

– Utiliser le feedback reçu pour générer un postérieur qui informera les requêtes subséquentes et améliorera le processus d’apprentissage dans le cadre de l’IRL.

Profil recherché :

– Étudiant-e en Master 2 en informatique, systèmes intelligents ou domaines connexes ;

– Intérêt pour l’apprentissage par imitation, l’apprentissage par renforcement, l’apprentissage interactif robotique et la collaboration homme-machine ;

– Capacité à travailler de manière autonome et en équipe ;

– Excellentes compétences en communication écrite et orale en anglais.

Compétences requises :

– Maîtrise de la programmation Python et une certaine familiarité avec GitHub et Jupyter Notebook, ainsi que des connaissances en concepts d’apprentissage automatique et des environnements OpenAI Gym.

Informations générales :

– Encadrante : Silvia Tulli

– Date de début du stage : 1er mars 2024

– Durée du stage : 6 mois

– Niveau d’études souhaité : Master 2

– Laboratoire d’accueil : ISIR (Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique), Campus Pierre et Marie Curie, 4 place Jussieu, 75005 Paris

Personne à contacter :

– Silvia Tulli ; tulli(at)isir.upmc.fr

– Envoyer votre candidature par mail, avec [sujet du stage] en objet, un CV et une lettre de motivation

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Sujet du stage : Social Robot Navigation with Pepper Robot

Résumé :

L’interaction homme-robot est l’un des principaux piliers de la robotique qui a encore un long chemin à parcourir pour adapter les robots à nos environnements de vie quotidiens. Les robots travaillant dans des environnements peuplés d’humains devraient être capables de percevoir et de comprendre le comportement humain et d’adapter leurs mouvements pour être plus socialement conformes.

Cela signifie qu’ils doivent non seulement garantir la sécurité des personnes qui les entourent, mais également montrer des mouvements lisibles pour être plus compréhensibles par les humains. En effet, en générant des trajectoires à la fois lisibles et efficaces, nous pouvons optimiser l’efficacité du service et l’expérience client dans des espaces dynamiques et partagés. Dans le cadre du projet euROBIN, nous développons sur une pile de navigation sociale pour livrer de petits objets dans un scénario de type restaurant, à une personne spécifique, tout en agissant avec douceur et lisibilité afin que la personne cible et les autres personnes de l’environnement puissent comprendre les intentions du robot.

Cela nécessite, en dotant le robot des capteurs nécessaires pour percevoir l’environnement, de concevoir et de développer un système de perception capable de capturer les informations nécessaires sur l’environnement et les personnes qui s’y trouvent, et enfin développer des algorithmes de planification de mouvements capables de générer des mouvements “legible” pour le robot tout en s’adaptant aux changements de l’environnement.

Objectifs du stage :

L’objectif principal de ce stage est de développer une stack de navigation sociale pour le robot Pepper. Cette pile doit percevoir le comportement humain ainsi que toute autre information pertinente de la scène, prédire les mouvements et enfin générer des plans de mouvement lisibles pour le robot. Mais comme Pepper n’est pas équipé des capteurs nécessaires pour percevoir l’environnement, nous devons l’équiper de capteurs et d’unités de traitement supplémentaires. Nous souhaitons exploiter les caméras stéréo Intel RealSense et les GPU Nvidia Jetson pour améliorer les capacités de perception et de traitement du robot. Les algorithmes doivent être implémentés dans ROS (de préférence ROS2) et testés sur le robot Pepper. Mais cela peut aussi nécessiter de simuler le robot avant de tester sur le robot réel, pour lequel on peut utiliser Gazebo ou Unity. Ce stage est une belle opportunité de plonger dans l’écosystème ROS, de s’initier à la navigation sociale et également de s’initier aux dernières technologies en vision par ordinateur pour la robotique.

Le stage à l’ISIR, Sorbonne Université, comprend trois étapes principales. Dans un premier temps, ils se concentreront sur le développement de la stack ROS pour contrôler le robot Pepper, connecté aux caméras stéréo Intel RealSense et aux GPU Nvidia Jetson. La deuxième phase consiste à concevoir et mettre en œuvre le système de vision pour détecter et suivre les personnes et leur regard. La troisième étape consiste à mettre en œuvre les algorithmes de planification pour générer des mouvements legible pour le robot et à effectuer des tests limités dans un environnement contrôlé. Enfin, le stagiaire devra documenter son travail et éventuellement le présenter lors d’une conférence ou d’un atelier.

Profil recherché :

Des étudiants de Master 2 motivés avec une base académique solide en Vision par Ordinateur et Navigation Robotique, désireux de contribuer à une équipe de robotique dynamique et collaborative.

Compétences requises :

– programmation (Python / C++)

– implémenter des nœuds et des algorithmes dans ROS/ROS2

– débogage d’applications multithread

– algorithmes de planification de mouvement et d’évitement d’obstacles

– caméras de vision stéréo et de profondeur

– simulation (Gazebo, Unity, Isaac Sim, . . . )

– expérience de base avec un logiciel de conception CAO 3D (Solidworks, FreeCAD, …)

– et démontrer de solides compétences en résolution de problèmes.

Informations générales :

– Encadrants : Javad Amirian et Mouad Abrini

– Date de début du stage : le 1er Mars 2024

– Durée du stage : 5-6 mois

– Niveau d’études souhaité : Master 2

– Laboratoire d’accueil : ISIR (Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique), Campus Pierre et Marie Curie, 4 place Jussieu, 75005 Paris.

Personne à contacter :

– Javad Amirian

– Email : amirian[at]isir.upmc.fr

– Envoyer votre candidature par mail, avec [sujet du stage] en objet, un CV et une lettre de motivation.

– Date limite de dépôt de la candidature : 31 Janvier 2024

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Sujet du stage : Apprentissage de la saisie d’objets en robotique – réseau d’excellence européen

Résumé :

L’apprentissage de la saisie d’objets en robotique fait l’objet d’une attention croissante depuis plusieurs années, justifiée par les forts enjeux scientifiques et pratiques qui lui sont associés [1]. Si l’environnement est parfaitement déterministe, le problème est relativement simple : il s’agit de commander un bras manipulateur pour atteindre des positions précises, et ouvrir ou fermer le préhenseur. Mais ces approches se limitent à des scénarios très fortement contraints. Malgré les efforts de grands acteurs universitaires et industriels, réaliser de la saisie d’objet en environnement non-contrôlé est une tâche encore irrésolue, et soumise à de nombreuses difficultés [2].

D’une part, il s’agit d’un problème d’exploration difficile : il est très délicat de produire des saisies réussies avec un robot tant que l’on ne dispose pas d’un contrôleur efficace, autrement dit, tant que le problème n’est pas résolu. D’autre part, les expériences sur robots réels sont coûteuses, lentes, et sujettes à de nombreux problèmes d’intégration et de maintenance. L’apprentissage en simulation est donc préférable, mais le décalage entre simulation et réalité aboutit souvent à des problèmes de transférabilité des politiques entraînées en simulation.

Le moyen le plus commun d’aborder ce problème est de le simplifier en le considérant comme une tâche d’estimation de position de saisie sur un objet. D’abord sous la forme de prédictions de positions dans le plan, limitant la saisie à des mouvements du haut vers le bas [3], puis en ouvrant le problème à l’estimation de positions 6-DoF (position et orientation du préhenseur) [4]. Cependant, ces méthodes imposent de fortes hypothèses sur la structure du préhenseur, qui limitent ces travaux à des pinces parallèles ou à des préhenseurs pneumatiques.

Les algorithmes de qualité-diversité [5] sont des méthodes d’apprentissage évolutionnaire visant à générer des solutions performantes à un problème donné. De récents résultats de l’équipe ont montré que ces méthodes pouvaient permettre de générer de grands jeux de données de saisies diverses et robustes [6], qui peuvent être transférés sur robot réel [7] et généralisés à l’ensemble de l’espace opérationnel du robot [8].

Objectifs du stage :

EuROBin [9] est un réseau d’excellence de robotique en Europe, regroupant industriels et institutions publiques. En novembre prochain aura lieu le 2e évènement EuROBin au cours de la conférence Humanoïds à Nancy. Là-bas se déroulera une compétition coopérative, où seront valorisées les équipes qui réaliseront des tâches spécifiques avec des robots en exploitant des travaux d’autres équipes européennes.

L’objectif de ce stage est de s’appuyer sur les travaux antérieurs de l’équipe [10] pour étendre ces résultats aux robots engagés dans la compétition EuROBin. Il s’agit d’étudier les préhenseurs de chaque équipe engagé, d’adapter les résultats à ces préhenseurs, et de s’assurer que les partenaires européens puissent les exploiter sur leur robot pour améliorer leurs capacités de saisie.

Profil recherché :

Nous invitons les étudiants et étudiantes ayant un solide parcours académique en Intelligence Artificielle, Apprentissage Automatique ou en Science des données pour la Robotique à proposer leur candidature.

Formation : Actuellement en Master 2, ou de dernière année d’école d’ingénieur.

Compétences :

– Requises : Python, traitement de données, algorithmes d’apprentissages (théorie : méthodes classiques, apprentissage profond, CNN ; pratique : framework IA comme PyTorch), mesures et visualisation (matplotlib, seaborn).

– Optionnelles : Simulateurs robotiques (PyBullet, Isaac Gym …), vision par ordinateur, algorithmes évolutionnaires, parallélisation de calculs (CPU et GPU).

– Transversales : Appétence pour l’ingénierie orientée R&D, ou la recherche. Curiosité, esprit de synthèse. Initiative dans la recherche, développement de code robuste, clair et réutilisable.

Informations générales : 

– Encadrant : Stéphane Doncieux

– Date de début du stage : janvier ou février 2024

– Durée du stage : 6 mois

– Niveau d’études souhaité : Actuellement en Master 2, ou de dernière année d’école d’ingénieur.

– Laboratoire d’accueil : ISIR (Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique), Campus Pierre et Marie Curie, 4 place Jussieu, 75005 Paris.

Personnes à contacter :

– Stéphane Doncieux, Johann Huber, François Hélénon

– Email : stephane.doncieux (arobase) isir.upmc.fr ; johann.huber (arobase) isir.upmc.fr ; helenon (arobase) isir.upmc.fr

– Envoyer votre candidature par mail, avec [apprentissage_saisie_objets] en objet, un CV et une lettre de motivation. Il est fortement recommandé de joindre également un ou plusieurs projet(s) personnel(s) (github, etc…).

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Sujet de stage : Contrôle de l’équilibre lors de la marche sur les mains

Contexte :

Maintenir l’équilibre lors d’un mouvement dynamique est une tâche difficile qui, chez l’homme, nécessite la contraction coordonnée de plus de 600 muscles pour ajuster les forces agissant sur le corps. Pendant la marche et la course, les muscles individuels ne se contractent pas indépendamment, mais travaillent ensemble en synergie, ce qui entraîne des performances motrices significatives : les muscles qui s’opposent ne se contractent donc pas simultanément [1]. De plus, les adultes en bonne santé maintiennent leur équilibre en minimisant la rotation autour de leur centre de masse (CoM, vert sur la figure 1.A). Ils y parviennent en orientant la force exercée par les jambes sur le sol (Ground Reaction Force – GRF, violet sur la figure 1) de telle sorte qu’elle pointe vers le CoM (Figure 1.B) [2]. Les résultats préliminaires indiquent que, lors d’une marche manuelle réussie, les sujets maintiennent également leur équilibre en orientant le GRF vers le CoM (Figure 1.C). Cela nécessite de nouvelles synergies musculaires.

Objectifs du stage :

La tâche consiste à analyser les données expérimentales de gymnastes humains marchant sur les mains. L’objectif du stage est :

1. Trouver un prédicteur biomécanique du moment où les sujets perdront l’équilibre, en comparant les succès (Figure 1.C) et essais infructueux de marche manuelle.

2. Identifier les synergies musculaires permettant aux sujets de maintenir leur équilibre lors d’essais réussis de marche manuelle.

Référence :

[1] E. Bizzi and V. C. K. Cheung, ‘The neural origin of muscle synergies’, Front Comput Neurosci, vol. 7, Apr. 2013.

[2] H. Herr and M. Popovic, ‘Angular momentum in human walking’, J Exp Biol, vol. 211, no. Pt 4, pp. 467–481, Feb. 2008, doi: 10.1242/jeb.008573.

Informations générales :

– Encadrantes : Charlotte Le Mouel, Chargée de Recherches CNRS, et Hélène Pillet, Professeur des Universités

– Date de début du stage : février – avril 2024

– Durée du stage: 3 à 6mois

– Niveau d’études souhaité : Master 2

– Laboratoire d’accueil : ISIR (Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique), Campus Pierre et Marie Curie, 4 place Jussieu, 75005 Paris.

Personne à contacter :

– Prénom Nom : Charlotte Le Mouel et Hélène Pillet

– Email : charlotte.lemouel(at)normale.fr ; helene.pillet(at)ensam.eu

– Envoyer votre candidature par mail, avec [sujet du stage] en objet, un CV et une lettre de motivation.

– Date limite de dépôt de la candidature : 7 janvier 2024

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Sujet du stage : Segmentation d’images IRM en endoscopie hépato-biliaire

Résumé :

Le projet MAAGIE vise à développer un ensemble d’outils logiciels pour l’aide à la navigation endoscopique dans les voies bilio-pancréatiques (Fig. 1). La plupart de ces outils s’appuient sur un modèle 3D de l’anatomie bilio-pancréatique du patient opéré (Fig. 2) [1]. En particulier, une thèse en cours porte sur la segmentation automatique basée deep learning (DL) d’images IRM pour la reconstruction de ces modèles 3D [2]. Une des difficultés majeures de ce travail réside dans la constitution d’une base de modèles 3D de référence pour servir de vérité terrain en phase d’entraînement des algorithmes basé DL. Actuellement, ces modèles 3D de référence sont segmentés manuellement, ce qui est très chronophage ou même parfois impossible.

Objectifs du stage :

Le but de ce stage est de mettre au point une aide informatique à la segmentation manuelle des modèles 3D pour parvenir à constituer une base de référence fiable et suffisante (on vise la cinquantaine de patients). Pour ce faire, deux approches seront explorées en parallèle :

1) On mettra au point un environnement d’aide à la segmentation manuelle proposant une prédiction de masque par croissance de région et propagation de coupe en coupe ainsi que des outils de rectification manuelle des contours du masque. On utilisera pour cela le contexte du logiciel 3D slicer notamment les modules Volume, Segmentation et Segment Editor [3];

2) On développera un algorithme de segmentation semi-automatique basé CNN en s’appuyant sur les ressources du framework MONAI [4]. L’idée ici est d’entraîner de façon interactive un modèle DL de segmentation : on entraîne d’abord le modèle avec une base de référence existante réduite et ensuite le modèle infère (approximativement) de nouveaux cas patients qui sont corrigés par un opérateur avant d’être ajoutés à la base d’apprentissage etc.

Profil recherché : M2 ou ingénieur dernière année – informatique, imagerie, IA

Compétences requises : autonomie de travail et aptitude au travail en équipe

Informations générales : 

– Encadrants : J. Szewczyk (ISIR), M. Camus (Hôpital Saint-Antoine)

– Date de début du stage : février 2024

– Durée du stage : 6 mois

– Niveau d’études souhaité : Master 2 ou projet de fin d’études ingénieur-e

– Laboratoire d’accueil : ISIR (Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique), Campus Pierre et Marie Curie, 4 place Jussieu, 75005 Paris.

Personnes à contacter : 

– Jérôme Szewczyk

– Email : jerome.szewczyk(at)sorbonne-universite.fr

Envoyer votre candidature par mail, avec [sujet du stage] en objet, un CV et vos bulletins de notes de M1 et M2 si disponibles

Date limite de dépôt de la candidature : 15 décembre 2023

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Sujet du stage : Actionnement électrique de la prothèse SYNSYS

Contexte :

L’Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique (ISIR) propose un stage de M2 ou fin d’études d’école d’ingénieur passionnant et novateur, en collaboration avec l’entreprise PROTEOR, un des leaders dans le domaine des dispositifs médicaux, notamment les prothèses des membres inférieurs. Ce stage est axé sur l’amélioration de la prothèse SYNSYS de l’entreprise PROTEOR. La prothèse SYNSYS est une prothèse trans-fémorale légère munie de deux articulations, la première pour le genou et la seconde pour la cheville. Parmi les prothèses existantes, elle possède la meilleure autonomie de fonctionnement grâce à l’utilisation de l’énergie hydraulique.

Sujet du stage :

Le stage a pour objectif de contribuer à l’évolution et à l’optimisation de la prothèse SYNSYS de PROTEOR en y intégrant un étage de motorisation électrique. Le ou la candidat(e) sera impliqué(e) dans la conception, le développement et l’évaluation de cette nouvelle fonctionnalité qui vise à élargir les possibilités d’usage de la prothèse. Le travail expérimental sera central dans ce projet.

Profil recherché :

– Étudiant(e) en dernière année d’un Master 2 ou en fin d’études d’une école d’ingénieur en robotique, mécatronique, ou domaine connexe.

– Solide expérience en robotique et mécatronique, y compris la conception et le développement de systèmes mécaniques et électroniques.

– Force de proposition.

– Intérêt marqué pour la recherche expérimentale.

– Capacité à travailler de manière autonome et en équipe.

– Excellentes compétences en communication et en rédaction.

Informations générales : 

– Encadrants : Waël Bachta, Enseignant-Chercheur en Robotique, et Nathanaël Jarrassé, Chercheur en Robotique

– Date de début du stage : à partir de février 2024

– Durée du stage : 5 à 6 mois

– Niveau d’études souhaité : Master 2

– Laboratoire d’accueil : ISIR (Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique), Campus Pierre et Marie Curie, 4 place Jussieu, 75005 Paris.

Personnes à contacter : 

– Waël Bachta et Nathanaël Jarrassé

– Email : bachta(at)isir.umpc.fr et jarrasse(at)isir.upmc.fr

Les candidat-e-s intéressé-e-s sont invité-e-s à envoyer leur CV, lettre de motivation et relevé de notes à : bachta(at)isir.umpc.fr et jarrasse(at)isir.upmc.fr. Veuillez inclure « Candidature Stage SYNSYS – ISIR » dans l’objet de l’e-mail. Les candidat-e-s présélectionné-e-s seront contacté-e-s pour un entretien.

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