Enseignante-chercheure ou enseignant-chercheur en IA pour les réseaux – CDI

Qui sommes-nous ?

Télécom Paris, école de l’IMT (Institut Mines-Télécom) et membre fondateur de l’Institut Polytechnique de Paris, est une grande école du top 5 des écoles d’ingénieurs généralistes françaises.

La Raison d’Être de Télécom Paris est de former, imaginer et entreprendre pour concevoir des modèles, des technologies et des solutions numériques au service d’une société et d’une économie respectueuses de l’humain et de son environnement.

Nous recherchons une enseignante-chercheure ou un enseignant-chercheur en IA pour les réseaux, le poste est à pourvoir au sein du département Informatique et Réseaux (INFRES).

Actuellement, nous assistons à une demande croissante de participation à des projets de recherche concernant l’IA pour et dans les réseaux du futur, ainsi qu’à un intérêt important pour l’enseignement de sujets mettant en relation non seulement la science des données pour le développement de nouveaux modèles, mais également les environnements qui hébergent ces modèles et leurs contraintes. Le marché des réseaux de nouvelle génération (5G, 6G et au-delà) devrait dépasser les 90 milliards de dollars d’ici une dizaine d’années, avec le secteur de l’IA intégrée identifié comme la tendance dominante de cette révolution. Dans ce futur paysage, les ingénieurs MLOps ayant la double compétence IA et réseaux seront indispensables.

L’IA devient omniprésente et distribuée à tous les niveaux de la hiérarchie des réseaux. Dans ce contexte, l’IA appliquée aux réseaux et déployée dans les réseaux devient un domaine émergent, distinct de l’IA classique. Elle se concentre non seulement sur l’optimisation et la gestion des infrastructures de communication, mais également sur de nouveaux défis, tels que la prise en compte d’une échelle temporelle différente, quasi temps réel, et la rareté des ressources computationnelles (les équipements réseaux ne sont pas des serveurs de calcul).

Dans ce cadre, certaines opérations considérées comme « basiques » dans les approches classiques de l’IA/ML, telles que l’utilisation de modèles de langage de grande taille (LLM), sont quasiment impossibles à réaliser dans des systèmes réels avec des ressources limitées et des contraintes de performance élevées. Un cas d’usage typique concerne l’optimisation des équipements cloud/réseau, rendue nécessaire par la complexité croissante des systèmes. Ce type d’opération (plan de management) pourrait être facilité par une analyse de configuration ou de logs à travers un LLM, mais, dans un environnement à très haut débit, cela reste irréaliste compte tenu du nombre de paramètres disponibles (contraintes de débit) d’une part, et des délais imposés (contraintes de temps de réaction) d’autre part. La distribution d’une partie du traitement directement dans les dispositifs (in-network) est envisageable, mais l’efficacité est limitée par les contraintes en termes de ressources disponibles.

Il est donc crucial :

• d’étudier les limites du calcul basé sur l’IA au sein des réseaux intégrés

• de proposer des solutions applicables dans ces environnements, qui respectent les contraintes énergétiques et/ou de qualité de service.

Ces défis relèvent de l’expertise dans le domaine de l’optimisation de l’IA pour les réseaux et les systèmes distribués, ainsi que des défis en matière de durabilité et de gestion des ressources énergétiques.

Le profil recherché abordera ces sujets, allant de l’acquisition et de l’analyse de données dans les réseaux (filaires, sans fil ou virtualisés), à l’optimisation des performances des réseaux en considérant le compromis énergie/performance. Les sujets de conception d’architectures réseau et la mise en œuvre de systèmes d’acquisition de données sont également au cœur du profil.

Vos principales missions seront de :

– Participer à la conception et la mise en œuvre d’enseignements dans le domaine de l’IA appliquée aux Réseaux

– Conduire des recherches dans son domaine scientifique

– Participer et contribuer à l’animation scientifique du Groupe qui l’accueille.

– Participer au développement de partenariats, de collaborations et de relations contractuelles dans le domaine de l’IA appliquée aux Réseaux.

Requirements

Pour réussir dans ce rôle, vous devez avoir un doctorat et avoir des compétences générales et complète en informatique. La/le candidat.e doit posséder une solide compréhension des réseaux, y compris des systèmes physiques et virtualisés (dans des environnements en nuage). Une profonde maîtrise des concepts architecturaux des réseaux (tels que les réseaux TCP/IP) et du cloud est demandée. En outre, le candidat doit avoir de solides connaissance des concepts de l’intelligence artificielle, y compris les flux de travail de l’IA, l’acquisition de données et le développement de modèles. Une expérience de l’intégration de l’IA dans les systèmes de réseaux et de l’optimisation des performances des réseaux par des méthodes d’IA est considérée comme un avantage.

Vous devez également Maîtriser des concepts de workflow IA (collecte de données, entraînement, validation, déploiement) dans des environnements de systèmes en réseaux (cloud, edge, core devices, etc.), avoir des connaissances des grandes infrastructures numériques et leurs outils de gestion/déploiement (systèmes cloudifiés, CI/CD, DevOps), maitriser la programmation en C, C++ et/ou Python. La maîtrise de l’anglais est obligatoire.

Est un plus si vous avez une :

– Expérience post-doctorale ou internationale dans un laboratoire académique ou industriel appréciée
– Expérience dans l’enseignement
– Expérience en pipeline DevOps et MLOps
– Connaissances sur les problématiques d’efficacité énergétique dans les systèmes à hautes performances.
– Expérience en ce qui concerne les mesures réseaux et l’évaluation des performances (génération de trafic, tests des équipements, etc.).

Si vous êtes passionné(e) par la l’intelligence artificielle  nous serions ravis de recevoir votre candidature.

Pourquoi nous rejoindre ?
Vous travaillerez dans
un environnement en plein développement, agréable, verdoyant et
accessible (notamment pour les personnes en situation de handicap) à
seulement 20 km de Paris (RER B et C, proximité des grands axes
routiers, navette mutualisée en partance de la Porte d’Orléans). Vous
bénéficierez de :

• 49 jours de congés annuels (CA + RTT)
• Flexibilité des horaires de travail (en fonction de l’activité du service)
• Télétravail 1 à 3 jours/semaine possible
• Remboursement abonnement transports en commun à 75%
• Proximité de nombreuses infrastructures sportives, conciergerie, parking souterrain, restauration interne…
• Associations du personnel au niveau de l’école et du ministère
• A savoir : nos cotisations sociales sont moins élevées que dans le secteur privé

Modalités de candidature :
Pour candidater envoyez les éléments suivants :

– un CV détaillé
– une lettre de motivation
– les rapports de thèse et de soutenance
– les perspectives d’enseignement (activités menées, méthodes pédagogiques utilisées, projet d’enseignement de formation initiale et formation continue (max 4 pages)
– les perspectives de recherche (synthèse des principaux axes de recherche, projet de recherche) (max 4 pages)
– une copie des 3 principales publications
– les noms et adresses mail de deux personnalités qualifiées pouvant donner un avis éclairé sur la candidature

Sélection : Le processus de sélection se déroule en 5 étapes :
– Elimination des dossiers qui n’ont pas les qualifications requises
– Echange avec l’équipe d’accueil pour établir une liste des candidats présélectionnés
– Entretien préalable avec les Ressources Humaines
– Audition par la commission de recrutement et classement des candidats retenus
– Entretien final avec le directeur de Télécom Paris

Informations complémentaires :

Fin candidature : 23 mars 2025
Type de contrat : CDI
Contacts : Leonardo LINGUAGLOSSA, [email protected] ,Jean-Louis ROUGIER [email protected]
Description de poste complète ici

Nous recrutons sur la base des compétences, sans distinction d’origine, d’âge ou de sexe, et tous nos postes sont ouverts aux personnes handicapées.