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PostePublic
FP Territoriale Cat. AEmploi ouvert aux titulaires et aux contractuelsRecherche & InnovationIl y a 18 jours

Maitre de conferences contractuel ATER en machine learning pour les sciences (H/F)

Ecole supérieure de physique et de chimie industrielles de la Ville de Paris (ouvre un nouvel onglet) — Ecole supérieure de physique et de chimie industrielles de la Ville de Paris

Localisation
Paris (75), France (75)
Publication
25 août 2026
Domaine
Recherche
Secteur
Recherche & Innovation

Missions principales

Ce poste de maître de conférences contractuel est un contrat d’un an qui peut être renouvelé, avec une mission en deux parties : enseigner devant élèves 135h équivalent TD dans les formations de l’école et développer des travaux de recherche en collaboration avec les équipes de recherche de l’ESPCI Paris et PSL. Pour toutes questions relatives à l’enseignement et aux futures activités de recherche : [email protected] Enseignement : La personne recrutée s’intégrera dans l’équipe pédagogique d’informatique et numérique de l’ESPCI Paris dirigée par Alexandre Allauzen. Il/elle participera aux travaux pratiques de programmation en python, analyse de données, deep learning, méthodes et simulation numériques, statistique appliquée, programmés dans la 1ère et la 2ème année du cycle ingénieur. L’enseignement à l’ESPCI Paris est collectif et nécessite de s’impliquer en amont et en aval des cours afin de proposer des sujets adaptés aux spécificités de l’école, un encadrement élevé des élèves, et de proposer des évolutions des cours si nécessaires. Recherche : Dans sa recherche, la personne recrutée contribuera à développer la thématique « Machine Learning pour les sciences » dans les domaines développés par les équipes de recherche de l’ESPCI Paris. Les liens entre le machine learning et les sciences vont aujourd’hui bien au-delà de la simple application de recettes issues de l’apprentissage machine à des données nouvelles. Que ce soit en Chimie, Physique, Physique Statistique ou Biologie, les interactions sont bijectives afin de faire face à des situations jusqu’ici inédites, qui sont liées aux données (complexité, rareté, bruit, coût, …), aux dispositifs expérimentaux et aux capacités prédictives des modèles. Ainsi, selon sa/ses spécialités, la personne recrutée pourra s’intégrer à différents laboratoires, comme par exemple : Gulliver, Langevin, Chimie Biologie Innovation (CBI), Chimie Moléculaire, Macromoléculaire, et Matériaux (C3M). Dans tous les cas, son projet de recherche se fera en étroite collaboration avec une équipe de recherche de l’ESPCI Paris, avec de possibles collaborations au sein de l’université PSL. Les candidat(e)s sont encouragé(e)s à prendre contact avec les responsables des laboratoires unités possibles d’accueil.

Compétences attendues

Ce poste de maître de conférences contractuel est un contrat d’un an qui peut être renouvelé, avec une mission en deux parties : enseigner devant élèves 135h équivalent TD dans les formations de l’école et développer des travaux de recherche en collaboration avec les équipes de recherche de l’ESPCI Paris et PSL.Pour toutes questions relatives à l’enseignement et aux futures activités de recherche : [email protected] : La personne recrutée s’intégrera dans l’équipe pédagogique d’informatique et numérique de l’ESPCI Paris dirigée par Alexandre Allauzen.  Il/elle participera aux travaux pratiques de programmation en python, analyse de données, deep learning, méthodes et simulation numériques, statistique appliquée, programmés dans la 1ère et la 2ème année du cycle ingénieur. L’enseignement à l’ESPCI Paris est collectif et nécessite de s’impliquer en amont et en aval des cours afin de proposer des sujets adaptés aux spécificités de l’école, un encadrement élevé des élèves, et de proposer des évolutions des cours si nécessaires.Recherche : Dans sa recherche, la personne recrutée contribuera à développer la thématique « Machine Learning pour les sciences » dans les domaines développés par les équipes de recherche de l’ESPCI Paris.Les liens entre le machine learning et les sciences vont aujourd’hui bien au-delà de la simple application de recettes issues de l’apprentissage machine à des données nouvelles. Que ce soit en Chimie, Physique, Physique Statistique ou Biologie, les interactions sont bijectives afin de faire face à des situations jusqu’ici inédites, qui sont liées aux données (complexité, rareté, bruit, coût, …), aux dispositifs expérimentaux et aux capacités prédictives des modèles.Ainsi, selon sa/ses spécialités, la personne recrutée pourra s’intégrer à différents laboratoires, comme par exemple : Gulliver, Langevin, Chimie Biologie Innovation (CBI), Chimie Moléculaire, Macromoléculaire, et Matériaux (C3M).Dans tous les cas, son projet de recherche se fera en étroite collaboration avec une équipe de recherche de l’ESPCI Paris, avec de possibles collaborations au sein de l’université PSL.Les candidat(e)s sont encouragé(e)s à prendre contact avec les responsables des laboratoires unités possibles d’accueil.

Profil attendu

Formation requise (ou diplôme) Le (La) candidate devra être titulaire d’un doctorat au moment de la prise de poste. Une expérience de l’enseignement sera un plus. A minima le(a) candidat(e) devra présenter un réel intérêt pour les activités d’enseignement.

Informations complémentaires

Modalités de recrutement Catégorie : A Filière : Enseignement et Recherche Statut : Recrutement selon les conditions statutaires, en CDD (temps plein) de droit public pour une durée d’un an (potentiellement renouvelable une fois). Poste à pourvoir à compter du 1er novembre 2026 (fin du CDD au 30 octobre 2026). DATE LIMITE DE DÉPÔT DES CANDIDATURES : 1er octobre 2026 DATE DE RÉPONSE DONNÉE AUX CANDIDATS : 10 octobre 2026 Les dossiers de candidatures doivent comprendre : · Un Curriculum Vitae avec les coordonnées complètes du candidat et sa liste de publication · Un résumé des activités scientifiques et d’enseignements (avec les coordonnées de deux référents) · Un projet scientifique et d’intégration précisant les thématiques développées et le laboratoire d’accueil · La copie du diplôme de doctorat Les dossiers doivent être adressés par courrier électronique en un seul document attaché, sous format PDF exclusivement, à l’adresse [email protected] avec copie [email protected] et responsable recherche (selon le laboratoire d’accueil retenu)

Métier de référence

Chercheuse / Chercheur

Comprendre ce poste

Ce poste hybride combine enseignement et recherche dans un établissement d'excellence scientifique parisien. Le maître de conférences contractuel intervient auprès d'élèves-ingénieurs de haut niveau en informatique appliquée (machine learning, deep learning, analyse de données), tout en conduisant des travaux de recherche au sein des laboratoires de l'ESPCI et du réseau PSL. C'est une opportunité de structurer des enseignements innovants tout en maintenant une activité scientifique active.

Le recrutement dans ce cadre

Le contrat d'un an, renouvelable, s'adresse aux docteurs titulaires ou contractuels en catégorie A au sein de la FPT. Cette formule permet une intégration progressive : elle offre une première expérience académique sérieuse sans engagement pérenne immédiat, tout en débouchant potentiellement sur une stabilisation. C'est une voie classique pour les jeunes chercheurs souhaitant construire un profil enseignant-chercheur.

Conseils pour candidater

  • Mettez l'accent sur votre expérience doctorale en machine learning ou domaines connexes, en détaillant les projets concrèts et publications : l'ESPCI recrute des chercheurs opérationnels, pas des théoriciens isolés.
  • Si vous possédez une expérience d'enseignement (TP, cours, encadrement d'étudiants), documentez-la précisément ; à minima, formulez clairement votre intérêt pédagogique dans votre lettre de motivation.
  • Contactez directement Alexandre Allauzen avant candidature pour discuter de l'alignement entre vos travaux de recherche et les thématiques de l'école ; cet échange informel renforce votre dossier et démontre votre sérieux.

Éclairage rédigé par PostePublic pour contextualiser cette offre.

Réf. 2026-2390706Fonction publique territoriale

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