About this role
Télécom Paris, centre international pluridisciplinaire de formation, recherche et innovation, est une référence dans le monde du numérique.
Nous recherchons une enseignante-chercheuse ou un enseignant-chercheur au sein de l’équipe Signal, Statistique et Apprentissage [S2A] du département Image, Données et Signal (IDS).
Vous occuperez une prestigieuse Chaire Hi! PARIS accompagnée d’un package de recrutement exceptionnel (~300K€), conçu pour accélérer vos ambitions scientifiques. Télécom Paris est partenaire du programme Hi!
PARIS Cluster 2030, une initiative ambitieuse visant à construire un pôle de recherche et de formation de rang mondial en intelligence artificielle et science des données. Le consortium réunit plusieurs institutions françaises de premier plan, parmi lesquelles IP Paris, HEC Paris, INRIA, le CNRS et le soutien financier de France 2030 IA Cluster.
Vous développerez des recherches interdisciplinaires en apprentissage statistique (théorie et algorithmes) en lien avec les questions méthodologiques soulevées par l’informatique quantique. La perspective d’exploiter les propriétés de superposition/intrication quantique via les ordinateurs quantiques a fait récemment émerger le domaine de l’apprentissage statistique quantique (apprentissage pour le traitement de l’information quantique et calcul quantique pour l’apprentissage), lequel vise à concevoir de nouveaux types d’algorithmes et à élaborer des fondements théoriques solides pour ces derniers et connaît un développement rapide. La possibilité offerte par la technologie quantique d’explorer de très grands espaces, très vite et de traiter des quantités massives de données permet d’envisager l’avènement de nouveaux paradigmes pour l’apprentissage.
Vos missions principales seront donc de
Conduire des recherches dans votre domaine scientifique.
Participer au développement de partenariats, de collaborations et de relations contractuelles.
Participer à la conception et la mise en œuvre d’enseignements dans votre domaine scientifique (charge d'enseignement réduite).