À Amiens, Beauvais, Rennes et Rouen, UniLaSalle, établissement d’enseignement supérieur et de recherche, propose des formations d’ingénieurs post-bac en 5 ans, une formation vétérinaire post-bac en 6 ans (depuis septembre 2022), des bachelors ainsi que des masters dans les domaines de l’agriculture, de l’agroalimentaire, de l’alimentation-santé, de l’environnement, des géosciences, des énergies et du numérique.

Labellisé EESPIG (Établissement d'Enseignement Supérieur Privé d'Intérêt Général), UniLaSalle est membre de la Conférence des Grandes Écoles et ses formations d’ingénieur sont habilitées par la CTI (Commission des Titres d'Ingénieur). UniLaSalle fait partie du réseau d’enseignement mondial La Salle constitué de 72 universités et s’appuie sur 260 universités partenaires à l’étranger. L’Institut compte aujourd’hui 4 000 élèves, accompagnés par 520 salariés dont 180 enseignants chercheurs, 40 doctorants et 22 000 alumni.

Le campus de Beauvais est piéton et s’étend sur 18 hectares au nord de la ville. De nombreuses infrastructures sont accessibles aux salariés et étudiants : salle de fitness, gymnase, terrain de rugby, cours de tennis mais aussi un espace barbecue, restaurant CROUS, laverie, centre de documentation… La vie associative y est très développée et en fait un campus dynamique, œuvrant pour le développement durable.

Afin de renforcer l’équipe du WP2 (Gestion des données et modélisations) du projet scientifique TOFoo (https://www.tofoo-project.com), nous recherchons un(e) Post-Doctorat en Data Science dans le cadre d'un CDD de 18 mois pour le campus de Beauvais (60), poste à pourvoir rapidement.

Description du projet TOFoo

TOFoo (True Organic Food) est un projet collaboratif dédié au développement d’analyses pour garantir l’authenticité des produits Bio. Mené en collaboration avec cinq partenaires industriels des secteurs de l’agroalimentaire, de l’analyse en laboratoire et du numérique, ainsi que quatre institutions académiques, ce projet labellisé par le pôle de compétitivité Valorial en mars 2019, vise à développer des analyses et des services permettant de garantir l’authenticité et l’intégrité des produits alimentaires biologiques.

Les nouvelles solutions développées dans le cadre du projet TOFoo permettront à tous les acteurs de la filière (producteurs, industriels de l’agro-alimentaire, distributeurs, organismes certificateurs et pouvoirs publics) de : garantir le respect des pratiques autorisées tout au long de la chaîne de production bio, renforcer les moyens de protection mis en place dans la filière, protéger les acteurs économiques vertueux de ce marché et soutenir le dynamisme des acteurs français de la bio à l’export.

Concrètement, des analyses innovantes d’authenticité seront développées dans le cadre du projet afin d’assurer un contrôle de la filière le plus large possible. Celles-ci incluront des méthodes qui recueillent l’empreinte analytique globale des produits et vérifient leur caractère « bio » (approche « non-ciblée »), mais aussi des méthodes d’identification d’additifs alimentaires non-autorisés dans la bio et de caractérisation des nanoparticules manufacturées. Elles seront appliquées aux produits végétaux (fruits, légumes, céréales) et laitiers. Des analyses in situ complèteront ces analyses de laboratoire, permettant des contrôles rapides et fréquents directement sur les sites industriels ou de distribution. Réalisées via des appareils portables d’analyse, elles seront destinées à fournir des pré-alertes sur l’intégrité des produits, à confirmer par les méthodes de laboratoire.

Le contexte du poste

Le candidat retenu pour le poste travaillera sur les méthodes de fusion de données hétérogènes pour l’entraînement de modèles d’apprentissage supervisé. En effet, toutes les architectures sont construites en prenant en compte le type de données à manipuler afin de maximiser les performances. Toutefois, il arrive souvent qu’on dispose de données hétérogènes et complémentaires comme les métadonnées décrivant une même observation.

La fusion de telles données peut s’opérer à plusieurs niveaux. La solution naïve consistant à tout donner en entrée au modèle d’apprentissage est à éviter à cause (i) des problèmes liés au fléau de la dimension et (ii) des problèmes liés au grand nombre d’hyperparamètres à optimiser du modèle (problèmes de convergence des algorithmes d’optimisation). L’objectif du travail est donc, après un état de l’art de l’existant, d’étudier les options possibles dans la construction d’architectures pour tirer le maximum de performance de données hétérogènes.

Les données traitées seront principalement issues des spectroscopies RMN, RAMAN, GC-HRMS et LC-HRMS. On pourra aussi intégrer des métadonnées relatives à l’environnement, l’origine géographique, le climat, l’alimentation animale, etc…

Au sein du WP2, les missions du candidat retenu seront les suivantes :

• Développement d’architectures de données spectrales hétérogènes avec intégration de métadonnées
• Encodage des données fusionnées pour l’apprentissage profond
• Développements d’architectures de réseaux convolutifs
• Développement d’applications sous MATLAB, JAVA et SPARK Apach

Le candidat sera rattaché à la Direction de l’ULR 7519 (M. Thierry Aussenac) et travaillera sous la responsabilité directe de Monsieur Lyes Lakhal (Enseignant Chercheur à l’Institut Polytechnique UniLaSalle, responsable du WP2) et de Monsieur Christophe Cordella (Professeur à l’Université LAVAL, Québec).

Profil :

Titulaire d'un Doctorat en Mathématiques ou Statistiques, avec une solide formation en data science et en optimisation.

Vous maîtrisez parfaitement l’Anglais (C1 minimum).

Rigoureux(se), réactif(ve), pédagogue et organisé(e)…], vous savez gérer les priorités et restituer les informations pertinentes.

Vos qualités relationnelles, votre esprit d'équipe, votre curiosité et votre implication sont des atouts essentiels pour réussir à ce poste.

Ce que nous proposons :

Ce poste est à pourvoir en CDD de 18 mois sur notre campus de Beauvais (60), dès que possible. Des déplacements au Canada sont envisagés.

Rémunération brute annuelle à partir de 32K€, à définir selon profil.

Au-delà de la rémunération, nous proposons également :

• Statut cadre, forfait 210 jours 
• 6 semaines de congés payés
• RTT : Entre 12 et 15/an
• 30 à 40 jours de télétravail annuel (hors COVID)
• Politique de formation du personnel ambitieuse (2021: 2.69% de la masse salariale)
• Restauration d’entreprise avec prise en charge partielle employeur (45%)
• Plan d’Epargne Entreprise
• Retraite supplémentaire
• Mutuelle isolée prise en charge à 100% par l'employeur
• Œuvres sociales du CSE (Comité social et économique)
• Infrastructures sportives à disposition (2 terrains de tennis, 1 salle de squash, 1 gymnase, 1 salle de fitness, parc de 10ha avec parcours de santé)
• Accès gratuit au centre d’innovation (Agrilab)
• Parking