Postdoc application in Lifelong Deep Learning for Robotics, Inria Bordeaux, France

Call for postdoc application in Lifelong Deep Learning for Robotics, at Flowers Lab, Inria (Bordeaux, France)

Deadline: 30th march

Eligibility: candidates should have obtained their PhD diploma after 1st september 2015

https://flowers.inria.fr

We are searching outstanding candidates for a postdoc (16 months) who will be working on algorithms

for lifelong Deep Learning for robotics, and in particular:

– unsupervised or self-supervised deep learning

– generative networks such as GANs and/or variational auto-encoders

– deep reinforcement learning for robotic control

– Intrinsic motivation

– multi-task reinforcement learning, auxiliary tasks

Selected candidates will have the opportunity to work with one of the robotics platforms of the Flowers lab, including

several Poppy Humanoid robots and starting from the experimental setup that was runner up for the NIPS 2016 demonstration award,

and showing intrinsically motivated multi-task reinforcement learning in real-time on real robots, with interaction with humans

(http://goo.gl/03FW4kEn lire plus...

Ingénieur Crawler TV

Holimetrix propose une solution analytique de mesure des performances publicitaires des entreprises digitales. L’un des objectifs de la plate-forme est de pouvoir comparer le ROI de plusieurs canaux publicitaires (TV vs Radio vs SEM, …) sous différents niveaux de granularité (campagne, chaîne, horaire, spot, …). Lors d’un second tour au deuxième semestre 2015, notre société a levé 3.5 millions d’euros auprès des investisseurs Iris Capital, A Plus Finance, Siparex Proximité Innovation et Jaina Capital.En lire plus...

Ingénieur de recherche ou post doc data scientist spécialisé dans les méthodes d’apprentissage automatique appliquées aux données massives en santé

L’équipe projet Données Massives en Santé (15 personnes) du Laboratoire Traitement du Signal et de l’Image (LTSI – UMR Inserm 1099) est composée d’ingénieurs de recherche et développement logiciel, de data scientists et de professionnels de santé spécialisés en informatique médicale qui conçoivent et développent des méthodes et outils d’intégration et d’exploitation des données massives en santé (Big Data).En lire plus...

Ingénieur de recherche ou post doc data scientist spécialisé en traitement automatique du langage

 

Ingénieur de recherche ou post doc data scientist spécialisé en traitement automatique du langage
sur données massives en santé

L’équipe projet Données Massives en Santé (15 personnes) du Laboratoire Traitement du Signal et de l’Image (LTSI – UMR Inserm 1099) est composée d’ingénieurs de recherche et développement logiciel, de data scientists et de professionnels de santé spécialisés en informatique médicale qui conçoivent et développent des méthodes et outils d’intégration et de fouille de données massives en santé (Big Data).

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Postes d’ingénieur R&D sur le traitement de la voix dans les contenus audiovisuels

Inria Nancy recrute deux ingénieurs R&D pour un projet industriel ambitieux sur le traitement de la voix dans les contenus audiovisuels. La mission consiste à développer, évaluer et améliorer des prototypes logiciels basés sur les dernières avancées scientifiques et à les transférer au studio de création sonore initiateur du projet et à la société de développement informatique partenaire.… En lire plus...

POST-DOCTORANT INFORMATIQUE – Modèles de la chute d’une personne âgée : ontologie et modèle graphique probabiliste; vers un système interactif d’évaluation du risque de chute et de recommandations

Cadre : projet ELSAT 2020 (Ecomobilité Logistique Sécurité et Adaptabilité dans les Transports à l’Horizon 2020), Objectif Statégique (OS1) : L’humain dans les transports et sa mobilité, Projet 2 : Mobilité et sécurité des Personnes à Mobilité Réduite (PMR)

 

Lieu : LAMIH-UMR CNRS 8201, Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis, Le Mont Houy, 59313 Valenciennes cedex 9, et  CHRU de Lille, France

 

Durée : 12 mois 

Dans le projet « Mobilité et sécurité des Personnes à Mobilité Réduite (PMR) », la démarche générale est centrée utilisateur et vise à concevoir des systèmes techniques, en respect des besoins et des caractéristiques humaines, favorisant la mobilité.
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Post-doc in EEG-based language processing in Nice / France

Applications are invited for a post-doctoral research fellow in the area of EEG-based language processing at the University Côte d’Azur (UCA). The position is open for two years and renewable for one or two more years. The candidate will work in the project From Mind to Brain which is funded by IDEX UCA JEDI and whose purpose is to determine whether given alternations in sound structure (such as k-s in electri[k] – electri[s]ity) involve phonological computation or not.… En lire plus...

Docteur spécialisé en développement Back-office

Uppli est une start-up spécialisée dans le conseil et le développement de solution. Elle ambitionne de participer activement dans les marchés de transport et de l’énergie grâce au développement de plate-formes intelligentes permettant le regroupement et la globalisation des services.

Grâce à sa solution, Uppli souhaite se positionner dans un premier temps comme un leader pour la promotion des modes de transport alternatifs.

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Data Scientist / NLP / Machine Learning Senior

 

### Intitulé : Data Scientist / NLP / Machine Learning Senior

 

 

 

### Solocal

 

Le groupe Solocal est leader en Europe sur le marché de la communication digitale locale. Grâce aux medias PagesJaunes, Mappy, Ooreka, A Vendre A Louer, et des partenariats avec des grands acteurs Internet comme Google, Apple, Bing ou encore Yahoo, le groupe se classe dans les 10 premiers sites visités en France.… En lire plus...

Modélisation économique des filières ressources naturelles : approche à base d’agents

 

Pour un industriel intervenant dans la
chaine des valeurs de la filière « métaux », la nécessité d’en mesurer la
criticité n’est plus à démontrer. À cette fin, de nombreux modèles économiques ont déjà été
proposés. La limite de ces modèles est souvent de deux ordres. Le premier est
qu’ils n’offrent aux industriels que des représentations parfois trop statiques
de la criticité : il n’y a prise en compte endogène ni du facteur temporel
– et donc pas de prévision ni des différents événements du marché comme les
fluctuations, auxquels le marché des métaux est pourtant constamment soumis.
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