À propos

Le Laboratoire de surveillance et de contrôle de l'intégrité structurelle intelligent recrute un professeur adjoint, agrégé ou titulaire, en vue d'une titularisation. Nous recherchons des chercheurs d'exception pour diriger et faire progresser la recherche à l'intersection de l'apprentissage automatique, de la prédiction et des applications en génie civil.

Le candidat retenu devra développer un programme de recherche indépendant, financé par des fonds externes, axé sur les approches basées sur les données pour la surveillance de l'intégrité structurelle, la détection et l'analyse des fissures, et la modélisation prédictive des infrastructures civiles. Ce poste comprendra également l'encadrement d'étudiants de master et de doctorat, la supervision de projets de recherche et la participation à l'enseignement aux niveaux licence et master.

Les candidats doivent être titulaires d'un doctorat en génie civil, informatique, science des données ou dans un domaine étroitement lié, et posséder une expertise avérée en apprentissage automatique, modélisation statistique, modélisation structurelle assistée par ordinateur (CAO) et mathématiques appliquées. Le candidat idéal aura un solide dossier de publications dans des revues et conférences à comité de lecture, dans les domaines de l'apprentissage automatique appliqué aux structures, de la mécanique numérique ou de la modélisation prédictive. Une expérience réussie de collaborations interdisciplinaires et de l'obtention de financements de recherche compétitifs est fortement souhaitable.

Ce poste offre une rémunération et des avantages sociaux attractifs, ainsi qu'un accès à des ressources de laboratoire et de calcul de pointe. Les membres du corps professoral du SSHMC ont l'opportunité de participer à des collaborations interdisciplinaires, de contribuer à des recherches à fort impact et d'influencer l'avenir de la surveillance et du contrôle des infrastructures intelligentes.

Les candidats intéressés sont priés d'envoyer leur CV, une lettre de motivation, un exposé de leurs recherches, leur philosophie d'enseignement et les noms de trois personnes de référence à :

📧 qianqian.li@lecnam.net

📌 Objet : Candidature – Laboratoire SSHMC

Le Laboratoire de surveillance et de contrôle de la santé des structures (SSHMC Lab) recherche des étudiants de master motivés pour un stage en apprentissage automatique et prédiction appliqués au génie civil. Le projet vise à développer et appliquer des outils informatiques pour la détection, l'analyse et la prédiction des fissures dans les systèmes structuraux, contribuant ainsi à des infrastructures plus sûres et plus résilientes.

Les candidats doivent posséder de solides compétences en programmation (Python, MATLAB ou équivalent), en modélisation CAO et en mathématiques appliquées. Une bonne connaissance des algorithmes d'apprentissage automatique, de la modélisation statistique et de l'analyse de données est fortement souhaitée. Les étudiants en génie civil, informatique, science des données ou disciplines connexes sont invités à postuler.

Ce stage offre une excellente opportunité d'acquérir une expérience pratique de recherche dans un environnement stimulant et de contribuer à des projets de pointe.

Les candidats sont priés d'envoyer leur CV à :

📧 qianqian.li@lecnam.net

📌 Objet : Candidature au stage SSHMC Lab

Le Laboratoire de surveillance et de contrôle de l'intégrité structurelle intelligent recherche un chercheur postdoctoral très motivé pour contribuer à des projets de pointe dans le domaine des applications d'apprentissage automatique au génie civil. Le candidat retenu travaillera au développement et à l'optimisation d'outils informatiques avancés pour détecter, analyser et prédire les dommages structurels, avec un accent particulier sur l'identification et la propagation des fissures dans les infrastructures civiles.

Ce poste exige une solide expérience en apprentissage automatique, en modélisation statistique et en techniques de prédiction basées sur les données, ainsi qu'une expertise en programmation, en modélisation CAO (conception assistée par ordinateur) et en mathématiques appliquées. Le candidat devra concevoir de nouveaux algorithmes, mettre en œuvre des chaînes de traitement analytiques robustes et valider les méthodes à l'aide de données structurelles simulées et expérimentales.

Les candidats doivent être titulaires d'un doctorat en informatique, en génie civil ou dans une discipline étroitement liée, et justifier d'une expérience confirmée en recherche sur l'apprentissage automatique, la modélisation structurelle ou les méthodes de calcul. Une compréhension approfondie des algorithmes d'apprentissage automatique, de l'inférence statistique et des méthodologies de recherche est essentielle. De solides compétences en programmation (Python, MATLAB ou équivalent), une bonne maîtrise des outils de CAO et la capacité à traiter de grands volumes de données sont requises. Une expérience préalable en génie civil ou dans le cadre de projets interdisciplinaires sera un atout.

Ce poste offre un environnement de recherche stimulant, avec des opportunités de collaboration interdisciplinaire et la possibilité de contribuer à des innovations majeures dans le domaine de la surveillance et du contrôle de l'intégrité des structures. Il comprend une rémunération attractive et l'accès à des laboratoires de pointe.

Les candidats intéressés sont priés d'envoyer leur CV et les coordonnées de deux personnes de référence à :

📧 qianqian.li@lecnam.net

📌 Objet : Candidature au laboratoire SSHMC