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Professeur.e Chargé.e de Cours ou Chargé.e d’Enseignement d’exercice incomplet en Sciences des Données et Intelligence Artificielle (F/H) - 2 postes

Le Département de Mathématiques Appliquées de l'Ecole Polytechnique est susceptible de recruter deux
enseignants d'exercice incomplet en statistique et / ou apprentissage, soit au niveau Professeur.e
Chargé.e de Cours, soit au niveau Chargé.e d'Enseignement. Il s'agit d'un poste en cumul d'un emploi
permanent.

Les candidats ou candidates devront se situer au meilleur niveau international en recherche, en ayant la
volonté de s'investir dans l'enseignement à l'Ecole Polytechnique avec des qualités pédagogiques de
premier plan. Nous recherchons des candidats susceptibles de renforcer notre équipe en apprentissage
statistique au sens large, incluant (la liste est non exhaustive) : théorie de l’apprentissage, optimisation
et simulation en grande dimension, apprentissage par renforcement, méthodes bayésiennes,
apprentissage profond. Le candidat ou la candidate effectuera une bonne partie de son enseignement
dans le cadre du Master Data Science for Business X-HEC.

L’excellence des contributions en recherche devra être attestée par des publications dans les meilleures
revues du domaine (Annals of Statistics, Electronic J. Statistics, Annals of Applied Probability,
J.Machine Learning Research, Stochastic Processes and their Applications, etc...) ainsi que les actes des
meilleures conférences internationales (NeurIPS, ICML, COLT, AISTAT, ICLR, ALT). Nous serons
particulièrement sensibles à la volonté des candidats de s’impliquer activement dans les activités de
recherche et d’enseignement de l’équipe. Les collaborations avec des chercheurs d’autres domaines à
l’Ecole Polytechnique (en mathématiques appliquées, informatique, neurosciences) sont très fortement
encouragées.

Le niveau de recrutement sera adapté à l'expérience: ainsi, pour un recrutement en professeur.e chargé.e
de cours, l'Habilitation à Diriger des Recherches ou un niveau scientifique équivalent sera requise.

Pour tout renseignement complémentaire les candidats peuvent s'adresser à Eric Moulines
(Contact), Karim Lounici (Contact), Aymeric
Dieuleveut (Contact)

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The Applied Mathematics Department at Ecole Polytechnique is willing to hire one part-time associate professor
or assistant professor in the field of statistical/machine learning. This position is cumulative with a permanent
position at some other institution.

Candidates must be at the highest international level in research, with the willingness to invest in teaching at
Ecole Polytechnique with first-rate pedagogical skills. We are looking for candidates likely to strengthen our
team in statistical learning in the broadest sense, including (the list is not exhaustive): learning theory, large-scale
optimisation and simulation, reinforcement learning, Bayesian methods, deep learning. The candidate will carry
out a large part of his or her teaching within the framework of the Master Data Science for Business X-HEC.

The excellence of the research contributions should be attested by publications in the best journals in the field
(Annals of Statistics, Electronic J. Statistics, Annals of Applied Probability, J.Machine Learning Research,
Stochastic Processes and their Applications, etc.) as well as the proceedings of the best international conferences
(NeurIPS, ICML, COLT, AISTAT, ICLR, ALT). We will be particularly sensitive to candidates' willingness to
be actively involved in the team's research and teaching activities. Collaborations with researchers from other
fields at Ecole Polytechnique (in applied mathematics, computer science, neuroscience) are strongly encouraged.
The level of recruitment will be adapted to experience: for example, for recruitment as an Associate Professor
(Professeur Chargé de Cours), the “Habilitation à Diriger les Recherches” (HDR) or an equivalent scientific level
will be required.

For any further information, candidates may contact Eric Moulines (Contact), Karim
Lounici (Contact), Aymeric Dieuleveut (Contact)

Contact: 
eric.moulines@polytechnique. edu
Email: 
eric.moulines@polytechnique. edu