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Title: Postdoc classification de scènes paysagères par machine/deep learning
Date: 2020-10-20 14:36
Slug: job_225e95a880ae38f1da406c8412b83d2f
Category: job
Authors: Gilles Vuidel
Email: gilles.vuidel@univ-fcomte.fr
Job_Type: Post-doctorat
Tags: postdoc
Template: job_offer
Job_Location: Besançon
Job_Duration: 12 mois
Job_Website: http://thema.univ-fcomte.fr/actualites/offres-d-emploi/544-appel-%C3%A0-candidature-post-doctorat-de-12-mois-en-informatique-data-science
Job_Employer: Laboratoire ThéMA - CNRS/Université de Franche Comté
Expiration_Date: 2020-11-30
Attachment: job_225e95a880ae38f1da406c8412b83d2f_attachment.pdf
## Contrat post-doctoral de 12 mois en informatique/data science
Dans le cadre du projet RESIDE (RElevé et SImulation DEspréférences résidentielles), le laboratoire ThéMA propose un contrat post-doctoral de 12 mois (début souhaité février 2021, salaire brut d’environ 2850 €), ouvert à des jeunes chercheurs en informatique/data science.
#### Contexte et objectif
La durabilité des modes d’habiter contemporains est aujourd’hui largement questionnée par les externalités négatives associées à l’étalement urbain et à son corollaire, la dépendance automobile. Si un consensus se forme sur la nécessité de coordonner transport et urbanisme en favorisant densification et mixité fonctionnelle, de telles initiatives, se heurtent au choix résidentiel des ménages qui tend, bien souvent, à privilégier le modèle pavillonnaire prévalant dans les périphéries des agglomérations. La compréhension des préférences résidentielles est donc un enjeu majeur pour anticiper le succès probable de tel ou tel projet de développement résidentiel promouvant une ville durable. Un ensemble de dispositifs d’analyse innovants émergent aujourd’hui pour dépasser les verrous méthodologiques classiques de l’analyse des préférences résidentielles. Le projet RESIDE repose sur le couplage d’une enquête en ligne, basée sur l’évaluation d’un échantillon de photographies de paysages urbains, et d’algorithmes d’intelligence artificielle permettant de généraliser ces évaluations à un ensemble d’images couvrant de manière plus complète un territoire donné. Les résultats attendus fourniront aux acteurs de l’aménagement une base de connaissance inédite pour l’aide à la décision.
La contribution attendue repose notamment sur:
* un travail de collecte systématique des photographies de paysages urbains dans les agglomérations de Besançon et Dijon à partir de techniques de webscrapping.
* une classification de ces photographies selon l’identification de métriques paysagères issues du logiciel PixScape.
* la mise en œuvre ou le développement de méthodes de scoring automatique de ces photos par des algorithmes de classification d’image de type réseaux de neurones.
#### Encadrement et moyens mis à disposition
Le travail de post-doctorat sera encadré par Samuel Carpentier-Postel (UMR ThéMA, université de Franche-Comté) et Gilles Vuidel (UMR ThéMA, CNRS). Il bénéficiera également de l’appui financier du projet RESIDE et de l’appui scientifique des participants à ce projet : en modélisation spatiale, géomatique et développement informatique. Le lieu de travail principal sera situé dans les locaux de l’UMR ThéMA au 32 rue Mégevand à Besançon.
### Compétences attendues et candidature
Le ou la candidat(e) doit être titulaire soit d’une thèse en informatique, soit d’une thèse en statistique/data science. Le ou la candidat(e) devra en particulier maîtriser les méthodes et outils de machine/deep learning appliqués à la reconnaissance visuelle.
Les candidatures doivent être adressées jusqu’au 30 novembre 2020 par mail (CV détaillé, publications réalisées, lettre de motivation) à Samuel Carpentier-Postel : samuel.carpentier_postel@univ-fcomte.fr
Pour toute information complémentaire, contacter Samuel Carpentier-Postel ou Gilles Vuidel (gilles.vuidel@univ-fcomte.fr)
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