UNIV. GRENOBLE 1 (IUT A) Référence GALAXIE : 4154
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UNIV. GRENOBLE 1 (IUT A) Référence GALAXIE : 4154
UNIV. GRENOBLE 1 (IUT A) Numéro dans le SI local : Référence GESUP : Corps : Article : Chaire : Section 1 : Section 2 : Section 3 : Profil : Job profile : Research fields EURAXESS : Implantation du poste : Localisation : Code postal de la localisation : Etat du poste : Adresse d'envoi du dossier : Contact administratif : N° de téléphone : N° de Fax : Email : Date de prise de fonction : Mots-clés : Profil enseignement : Composante ou UFR : Référence UFR : Profil recherche : Laboratoire 1 : Laboratoire 2 : Laboratoire 3 : Laboratoire 4 : Laboratoire 5 : Dossier Papier Dossier numérique physique (CD, DVD, clé USB) Dossier transmis par courrier électronique Application spécifique Référence GALAXIE : 4154 547 Maître de conférences 26-I-1 Non 27-Informatique BigData avec des applications dans le domaine de la santé BigData with applications in the field of health Computer science Other 0381516S - UNIV. GRENOBLE 1 (IUT A) SAINT-MARTIN D'HERES 38400 Vacant XXX XXX XXX - XXX SERVICE RESSOURCES HUMAINES SERVICE RESSOURCES HUMAINES 0476825329 0476825326 [email protected] 01/09/2014 IUT 1 de GRENOBLE UMR5217 (200711886U) - LABORATOIRE D'INFORMATIQUE DE GRENOBLE NON NON NON OUI Le profil détaillé se trouve en page 2 et suivantes e-mail gestionnaire URL application https://candidatures2014ec.ujf-grenoble.fr Campagne d’emplois enseignants-chercheurs 2014 Etablissement : Université Joseph Fourier Grenoble 1 Identification Nature: du poste N°: 547 MCF Composante : IUT 1 Section CNU : 27 État du poste # V : vacant Concours 26.1 Date de la vacance : 01/09/2014 Chaire : NON Profil (150 caractères maxi) : BigData avec des applications dans le domaine de la santé. Enseignement : Composante : IUT 1 Contact : Denis LUBINEAU Mail : Tél : [email protected] 04 76 82 53 68 URL composante : : https://iut1.ujf-grenoble.fr/ Descriptif enseignement : La personne recrutée viendra renforcer l’équipe enseignante de la licence professionnelle RTWEB, de la licence professionnelle RSFS et du DUT Réseaux et Télécommunications. Les compétences recherchées concernent : # Le développement WEB et les applications sur le WEB (PHP / ASP.NET/CMS, …) # La gestion de projet dans le domaine du développement # L’algorithmique et la programmation (Python, java, …) # Les systèmes d'information et bases de données. Des compétences complémentaires dans le domaine des réseaux informatiques (réseaux IP) constitueront un plus appréciable. L’enseignant(e) devra encadrer des projets tuteurés et des stages (en formation initiale ou alternance). Sa pédagogie devra être adaptée à des étudiants de premier cycle dans une formation professionnalisante. Il sera demandé également une très forte implication dans la vie du département. La personne recrutée devra également être en capacité d’orienter les évolutions possibles des contenus de ces licences en regard des évolutions technologiques et des évolutions du marché de l’emploi. Teaching profile : The candidate will enhance the teaching team of the professionnal licence programs RTWEB and RSFS and of the DUT Networks and Telecommunications. The skills looked for concern : -WEB development and WEB applications (PHP / ASC.NET / CMS, ...) - Project management in the field of development - Algorithms and Programmation (Python, java, ...) - Information systems and data bases. Additional skills in the field of computer networks (IP networks) will be an added value. The hired person will supervise teaching projects and training programs. A strong participation in the life of the department is necessary. Recherche : Laboratoire : LIG Contact : Hervé Martin (LIG) Mail : Tél : [email protected] +33 4766 35937 URL laboratoire : http://www.liglab.fr/ Type (UMR, UPR) : UMR N° : 5217 Nbre de chercheurs : 53 Nbre d’E-C : 135 Descriptif recherche : Avec l’accumulation et la diversité des données bio-médicales, le domaine de la santé est particulièrement confronté au phénomène du BigData qui cristallise des défis technologiques et scientifiques majeurs. Pour relever de tels défis, la science des données vise à analyser à grande échelle des masses de données gigantesques qui peuvent être distribuées, hétérogènes et bruitées, à l’aide d’algorithmes efficaces, capables de croiser des données bas niveau issues de capteurs avec des informations de plus haut niveau répertoriées dans des bases de données internationales de référence, ou dans des collections de documents scientifiques. L’enseignant(e)-chercheur recruté(e) contribuera à l’excellence scientifique de l’UJF sur la thématique BigData. Il/Elle devra s’intégrer dans l’une des équipes du LIG (http://www.liglab.fr). Même si des connaissances à priori du domaine de la santé ne sont pas obligatoires pour une intégration au LIG, le/la candidat(e) devra expliquer comment il compte appliquer ses résultats dans le domaine de la santé. Les aspects scientifiques privilégiés concernent les modèles et les algorithmes pour le BigData soit pour le traitement des données et des connaissances (stockage, indexation, filtrage, extraction de motifs, apprentissage automatique, SMA) soit sur les aspects visualisation interactive. Research profile : With the accumulation and diversity of bio-medical data, the health is particularly confronted with BigData issues that involves major technological and research challenges. To tackle these challenges, data science aims to analyze large-scale masses of data that can be distributed, heterogeneous and noisy, using efficient algorithms, capable of crossing low level data from sensors information with higher level data listed in international databases of reference, or in collections of scientific papers. The assistant professor will contribute to the scientific excellence of the LIG laboratory on the BigData topic and will integrate one of the teams of the laboratory (http://www.liglab.fr). Although prior knowledge of health are not required for integration in the LIG lab, the research project the candidate will highlight the potential impact of its work in this area. The privileged scientific aspects consist in models and algorithms for BigData either for the treatment of data and knowledge (storage, indexing, filtering, pattern extraction, machine learning, SMA) either for the interactive visualization aspects. Euraxess research field : Computer Science Dans une perspective de parité homme – femme chez les enseignants - chercheurs, l'Université Joseph Fourier encourage les candidatures féminines