Maître de conférence en Intelligence artificielle 
Apprentissage par renforcement

1)Profil du candidat et critères d’évaluation

Le candidat devra être titulaire d’un doctorat en Informatique (section 27 du CNU ou équivalent).
Une expérience significative en enseignement dans les domaines cités ci-après (moniteur, vacataire et/ou ATER) à un niveau de second ou troisième cycle sera appréciée.
Le candidat devra disposer d’une culture forte et avoir contribué dans le domaine de l'apprentissage par renforcement.
Il devra être capable d’inscrire ses travaux dans les thématiques de l’Intelligence Artificielle Distribuée et/ou de la représentation des connaissances et raisonnement, tant en termes de sujets de recherche que de domaines d'application.

2) Missions

Enseignement

La mission d'enseignement consiste à assurer des cours, des travaux dirigés et pratiques, ainsi que des
encadrements de projets et de stages, en priorité dans la formation du (des) diplôme(s) diplôme
d’Ingénieur Civil des Mines3. Le candidat devra pouvoir couvrir un spectre assez large parmi les
enseignements en informatique. Les enseignements pourront également concerner d’autres
programmes de formation : diplôme national de master mention informatique, parcours international
CPS2 du master informatique, formation d’ingénieur sous statut salarié, formation doctorale et
formation continue.

Recherche

La personne recrutée effectuera sa recherche dans l’axe Systèmes d'Information et de Communication (SIC) du Laboratoire d’Informatique, de Modélisation et d’Optimisation des Systèmes (LIMOS, UMR CNRS 6158).
Les travaux de l’axe Systèmes d’Information et de Communication (SIC) s’intéressent à des questions fondamentales et appliquées liées à l’acquisition des données via les réseaux de capteurs sans fil et à leur sécurisation, à la gestion et à l’analyse de grandes masses de données ainsi qu’à l’analyse de systèmes (qualité, interopérabilité), notamment à travers les services web et les processus métier.
Plus précisément, la personne recrutée pourra s’intégrer au sein du thème « Données, Services et Intelligence (DSI) », dédié aux questions liées à la gestion et à l'optimisation de grandes masses de données et à leur analyse via des techniques de fouille de données et d'apprentissage automatique ainsi qu'à l'analyse et la vérification d'applications (services web et processus métier).
Ces missions s’exerceront sur le Campus de Saint-Etienne (42) de l’EMSE.

Critères d’évaluation du candidat :
Les principaux critères d’évaluation du candidat seront les suivants (liste non exhaustive) :
- Une expérience significative en enseignement (production de cours en numérique, ouvrages,...), dans les domaines précités à un niveau de second ou troisième cycle sera appréciée et en développement de nouvelles formes pédagogiques,
- Capacité à renforcer la thématique Intelligence Artificielle dans le domaine de l’apprentissage par renforcement par la reconnaissance de ses travaux au niveau national et international, et une implication dans les réseaux scientifiques correspondants,
- Capacités d’insertion dans le projet de l’équipe, du centre et du laboratoire de recherche
- Production scientifique : nombre et impact des publications dans des revues et conférences indexées par les principales bases de données électroniques (Scopus, Web of Science, PubMed, Nature Index, arXiv.org ...), animation de GT ou GDR nationaux et internationaux, - Recherche partenariale : partenariats industriels directs, recherche collaborative,
accompagnement de start-ups ...,
- Partenariats internationaux,
- Maîtrise de l’anglais. Expérience internationale significative,
- Aptitude à travailler en équipe, management, portage de projet, anglais, ...
- Capacité à soutenir une Habilitation à Diriger des Recherches dans les 5 à 7 années suivant son recrutement.

Voir le descriptif détaillé ci-dessous