Emploi

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CDI
1er septembre 2020

AGPR - ENS Paris-Saclay

Poste d'agrégé-préparateur au DER de Mathématiques de l'ENS Paris-Saclay pour la rentrée universitaire de 2020 - REF GALAXIE 4140
Stages M2
4 mois M2 MVA (mai-juillet 2020)

Étude de la locomotion chez des sujets atteints de sclérose en plaques

La locomotion humaine est un phénomène complexe qui peut se décomposer en entités telles quela foulée, le pas, et les différentes phases de pas. L’étude précise des phénomènes en jeu peut se faire grâce à des systèmes de mesure plus ou moins complexes, tels que des dispositifs de suivi optique (Kinect), des tapis de mesure (GaitRite) ou des centrales inertielles
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4 mois M2 MVA (mai-juillet 2020)

Exploiting graph structure in diffusion control strategies

The Dynamic Resource Allocation (DRA) has been proposed as a framework on which control strategies can be developed aiming to dynamically suppress a Susceptible-Infected-Susceptible (SIS) diffusion process [1,2]. The considered SIS process is a continuous-time Markov process that allows node recoveries and (re-)infections in a stochastic setting. The DRA strategy acts at a micro-level deciding exactly which nodes should receive the treatment resources.
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4 mois M2 MVA (mai-juillet 2020)

Homogeneity testing in high dimensions with applications to graph sparsification and data clustering

Testing whether a sample of observations is statistically homogeneous, is fundamental for assessing the complexity of the underlying distribution. Moreover, it can help indetermining the model complexity (modelselection) in machine learning applications. Nevertheless, it is unfortunate that, as most statistical hypothesis testing methods, homogeneity testing also suffers from being only effective in very few dimensions.
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4 mois M2 MVA (mai-juillet 2020)

Learning graphs from observed graph signals

Graph Signal Processing (GSP) is a new and emerging field at the intersection of Signal Processing, Graph Theory, and Machine Learning. GSP manifestates the generalization of standard Signal Processing tools, for example sampling, filtering, recovery, to signals recorded in complex environments. Such an environment comprises of multiple entities whose interrelations, or interactions, can be encoded in a graph and specifically in the links between its nodes.
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4 mois M2 MVA (mai-juillet 2020)

Segmentation et classification de signaux ECG

Un électrocardiogramme (ECG) est un test qui étudie le fonctionnement du cœur en mesurant son activité électrique sous forme d'onde. Cette onde a une forme relativement stable mais qui diffère d'un individu d'un autre, notamment en cas de pathologie. Le but du stage est d’étudier des approches d’apprentissage pour reconnaître automatiquement ces ondes ainsi que leur caractéristiques (régularité, forme, présence d’anomalies).
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