Offre_Domoscio_220715

Entreprises, pour proposer un sujet de thèse soutenue par le dispositif
CIFRE, merci de remplir les champs suivants, et d’envoyer le document à :
[email protected]
Si vous souhaitez ajouter un descriptif plus détaillé de l’offre à votre annonce,
merci de le joindre accompagné de ce formulaire.
●
Nom de l’entreprise* : Domoscio
● Ville
et code postal* : Paris 75014
● Nom
du laboratoire académique partenaire (si déjà connu) : ……….……………………………………………………………………..
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● Numéro
de reconnaissance du laboratoire : ………………………………………………………………………………………………………….
● Thématique
de recherche en une phrase(sans aucun caractère confidentiel) * :
Développement de modèles de « machine learning » pour les parcours d’apprentissage
●Descriptif
de la thématique de recherche (sans aucun caractère confidentiel) * :
La mission de recherche consiste à concevoir et développer des algorithmes d’apprentissage adaptatif basés sur un
graphe de connaissances. En exploitant les ontologies et les règles d’apprentissage définies par des ingénieurs
pédagogiques, vous serez responsable de concevoir les modèles mathématiques de pondération des arrêtes des
graphes de façon individuelle à chaque apprenant. En exploitant les théories des réseaux bayésiens, vous serez
ensuite en charge d’adapter ses pondérations en fonction des évènements d’apprentissage pour chaque
apprenant. Finalement, vous aurez pour mission de concevoir et développer les algorithmes de recherche de
chemin optimal dans le graphe pondéré afin de générer des parcours d’apprentissage optimaux par rapport à un
objectif défini et pour chaque apprenant.
●Descriptif
du poste* :
Un(e) doctorant(e) avec un profil recherche appliquée en machine learning, big data et algorithmique liés à la
pédagogie et l’éducation,
 En charge de :
 Analyser les différentes études de recherche dans la matière
 Définir les orientations technologiques
 Développer des prototypes viables
 Organiser et suivre les expérimentations avec nos partenaires
 Profil souhaité pour le poste :
 Niveau courant en anglais
 Background en informatique et l’analyse de données
 Compétences avancées en graphe bayésien et algorithme de « Machine Learning »
 Connaissances dans les sciences cognitives, neurosciences et pédagogie appliqués à l’éducation et la
formation
● Date de recrutement* : Septembre 2015
● Adresse e-mail à laquelle le candidat doit envoyer sa candidature* :
benoit [email protected]
*champs obligatoires
NOUVEAU : Si vous souhaitez que votre offre soit également diffusée gratuitement sur EURAXESS,
veuillez compléter le formulaire ci-dessous en anglais
EURAXESS Jobs (http://ec.europa.eu/euraxess/index.cfm/jobs/index) est le site officiel de la
Commission européenne pour l’ensemble des offres de postes de scientifiques en Europe.
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Les offres postées sur EURAXESS Jobs sont aussi visibles sur le site de Nature Job,
grâce à un partenariat entre ces deux structures. La référence à la Cifre est mentionnée dans le
texte mais aussi par le logo Cifre en tête d’offre.
● Name
● City
of the company *: …………………………………………………………………………………………………………………………………………
and zip code *: …………………………………………………………………………………………………………………………………………………
● Name
of the partner academic laboratory (so already known): ...........................................................................
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● Code
● Title
of the laboratory: …………………………………………………………………………………………………………………………………………
of research theme (without any confidential character) *: ...........................................................................
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● Description
of the theme of research (without any confidential character) *: .......................................................
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● Description
of job *: ………….............................................................................................................................
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● Main
Research Field *:
Agricultural sciences
Anthropology
Architecture
Arts
Astronomy
Biological sciences
Chemistry
Communication sciences
Computer science
Criminology
Cultural studies
Demography
Economics
Educational sciences
Engineering
Environmental science
Ethics in health sciences
Ethics in natural sciences
Ethics in physical sciences
Ethics in social sciences
Geography
History
Information science
Juridical sciences
Language sciences
Literature
Mathematics
Medical Sciences
Neurosciences
Pharmacological sciences
Philosophy
Physics
Political sciences
Psychological sciences
Religious sciences
Sociology
Technology
Other
● Function
*: ...............................................................................................................................................................
● Research
Profile*: ...................................................................................................................................................
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● Date
of recruitment *: ………………………………………………………………………………………………………………………………………….
● E-mail
address to which the candidate has to send his candidacy
................................................................................@..............................................................................
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