Poste à pourvoir pour la rentrée 2021.

Profil : sciences du numérique / traitement d’images / vision et perception

Job profile : data sciences / image processing / computer vision

Campus : Madrillet

Composante de rattachement administratif : UFR des Sciences et Techniques

Laboratoire de rattachement : LITIS – EA 4108 ; équipe QuantIF ou équipe STI

Filière(s) : Portail IEEA, Licence EEEA, Licence Informatique parcours SD, Master Sciences et Ingénierie des Données parcours SD et GIME, Master Ingénierie de la Santé parcours IBIOM

Description du poste :

Profil pédagogique du poste : sciences du numérique, traitement numérique de l’information

Job Educational Profile : data science, information processing

Objectifs pédagogiques et besoins d’encadrement :

Le ou la candidat(e) devra pouvoir enseigner en anglais au niveau Master et contribuer à l’intégration de la filière Sciences des Données dans la Graduate School MinMacs. Il ou elle devra également prendre en charge le développement des échanges à l’international des étudiants de la filière sciences des données en master.

Profil recherche : traitement d’images / vision et perception

Job research profile : image processing / computer vision

Compétences techniques recherchées :

Calcul scientifique, analyse de données, science des données, traitement d’images, imagerie médicale, vision, perception, apprentissage machine : développements sur les principales plateformes de calcul et langages de programmation tels que R, Matlab, Python, TensorFlow, Keras…

Compétences scientifiques recherchées :

Le ou la candidat(e) recherché(e) doit disposer avant tout d’une solide expérience de recherche en traitement d’images (imagerie médicale ou vision et perception), mais aussi en machine learning pour l’image. Il ou elle devra développer des recherches théoriques, méthodologiques, algorithmiques et expérimentales et contribuer au développement de l’imagerie médicale ou de l’analyse de scènes par les résultats des nouvelles applications du traitement des données à large échelle (machine learning, deep learning),

Pour tout renseignement complémentaire, veuillez prendre contact avec :

Enseignement :

Responsable Master SID

Prof. Sébastien ADAM – sebastien.adam@univ-rouen.fr – 02 32 95 52 10

Recherche :

Responsables équipe QuantIF

Prof. Su RUAN – su.ruan@univ-rouen.fr – 02 35 14 86 49 ou 02 32 95 52 03

Prof. Pierre VERA – pierre.vera@chb.unicancer.fr – 02 32 08 22 58

Responsable équipe STI

Prof. Samia AINOUZ – samia.ainouz@insa-rouen.fr – 02 32 95 66 27

Co-directeur du LITIS pour l’URN

Prof. Ayoub OTMANI – ayoub.otmani@univ-rouen.fr – 02 32 95 51 90