L’INSA Rouen Normandie est un établissement public à caractère scientifique, culturel et professionnel (EPSCP) qui dépend du Ministère de l’Enseignement supérieur et de la Recherche scientifique.
L'INSA de Rouen a pour missions : la formation initiale et continue d'ingénieurs, la recherche d'excellence et la diffusion de la culture scientifique.
Le LMI est un laboratoire de recherche reconnu par le Ministère de l’Enseignement Supérieur, de la Recherche et de l’Innovation, placé sous la tutelle de l’INSA, ayant pour mission la création, diffusion et transfert de connaissances en mathématiques appliquées. Il est membre de l’école doctorale MIIS et de la fédération CNRS de recherche Normandie Mathématiques.
Le département Génie Mathématique est une structure interne à l’INSA ayant pour mission la formation initiale et continue d’ingénieur.e.s généralistes dans le domaine des mathématiques appliquées et de l’informatique logicielle. Après un tronc commun de deux ans en mathématiques appliquées et en informatique, le département GM propose à ses élèves de 5ème année trois parcours : IA et aide à la décision, Méthodes mathématiques pour la science des données, Modélisation et simulation numérique.
Un poste MCF est publié au concours de recrutement 2025 au LMI-UR3226, INSA ROUEN. Le profil est précisé ci-dessous.
Vous pouvez contacter: ("Cette adresse e-mail est protégée contre les robots spammeurs. Vous devez activer le JavaScript pour la visualiser.")
- Pr. Nicolas Forcadel (Dir du LMI)
- Pr. Carole Le Guyader et Christian Gout (Equipe Analyse Numérique, Imagerie et Approximation).
Mots clefs pour publication sur GALAXIE :
Mathématiques du traitement d’images, analyse mathématique, analyse numérique.
PROFIL RECHERCHE :
La personne recrutée s’intégrera dans l’équipe "Modélisation, simulations numériques - imagerie et applications" du laboratoire de mathématique de l’INSA Rouen Normandie. Elle devra développer ses recherches en collaboration avec les membres de l’équipe dans une des thématiques présentes : méthodes variationnelles, deep learning et optimisation pour le traitement d'images (en particulier autour de l'hybridation de méthodes classiques et de méthodes orientées deep-learning, ou des liens étroits entre optimisation moderne et traitement des signaux), EDP (analyse et contrôle), calcul scientifique ou analyse numérique.
Les candidatures témoignant d’une sensibilité pour les collaborations hors du monde académique (entreprises, associations, industrie, …) seront appréciées. Il est attendu en particulier que la personne recrutée consolide et développe la recherche partenariale du laboratoire, favorise la pérennisation et la création de collaborations avec le CEREMA et les autres laboratoires de la fédération Normandie Mathématiques ou assure le renforcement des liens avec la MNSN et le DataLab Normandie.
Le laboratoire cherche à recruter un jeune chercheur ou une jeune chercheuse de premier plan. L'excellence scientifique du dossier, l’adéquation avec les axes de recherche du laboratoire, la clarté et la pertinence du projet de recherche constitueront les critères de sélection principaux.
PROFIL ENSEIGNEMENT :
La personne recrutée interviendra principalement au sein du département Génie Mathématique dans les cours de traitement du signal (méthodes déterministes et probabilistes) en 3ème et 4ème année. La personne recrutée assurera également des enseignements dans le Département STPI (premier cycle) et pourra aussi intervenir dans d’autres enseignements dans l’école.
Il est attendu de la personne recrutée une implication forte dans des responsabilités collectives au sein du département dans le suivi de stages et des différents projets pédagogiques proposés, les contrats de professionnalisation, ainsi que dans la vie de l’établissement (journées portes ouvertes, promotion des formations de l'école, jurys de recrutements, journée des métiers...). Enfin, la capacité à s’investir dans les activités liées au développement durable et à la responsabilité sociétale, ainsi que les innovations pédagogiques, sera particulièrement appréciée.