Informations générales
Intitulé de l'offre : Postdoc en intelligence artificielle (H/F)
Référence : UMR7357-HYESEO-011
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : STRASBOURG
Date de publication : vendredi 15 septembre 2023
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 12 mois
Date d'embauche prévue : 1 novembre 2023
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : A partir de 2833 € bruts mensuels en fonction de l'expérience
Niveau d'études souhaité : Niveau 8 - (Doctorat)
Expérience souhaitée : 1 à 4 années
Section(s) CN : Sciences de l'information : traitements, systèmes intégrés matériel-logiciel, robots, commandes, images, contenus, interactions, signaux et langues
Missions
Modèle de prédiction/génération d'humain habillé et de vêtement, conditionné(e) et optimisé(e) par l'image/vidéo.
Activités
− Recherche et développement sur une ou plusieurs des thématiques susmentionnés: Modèle prédictive/générative d'humain habillé, reconstruction de modèle humain et de vêtement à partir d'une vidéo.
− Gestion technique et collaboration avec d'autres chercheurs (ingénieur, post-doc, chercheurs permanents) participant au projet.
− Encadrement éventuel d'un doctorant.
Compétences
− Doctorat en informatique, génie électronique et électrique ou en mathématiques appliquées (2020 ou plus tard).
− Compétences en programmation, communication et conception d'algorithmes efficaces.
− Solides connaissances et expérience en apprentissage en profondeur.
Contexte de travail
ICube Laboratory (Le laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie) à l'Université de Strasbourg est un centre de recherche de premier plan en informatique, avec plus de 300 chercheurs permanents, avec l'école doctorale IA récemment ouverte soutenue par le gouvernement français. Dans le cadre d'un projet binational et tri-institutionnel (Real-World Human Cognition by Care Robots for Aged People, oct. 2021 - oct. 2024), nous visons à repousser les limites actuelles de la vision robotique dans la cognition humaine par des robots soignant en situation interne. Notre objectif global est d'améliorer les performances de l'intelligence visuelle, en la rendant résiliente aux variations significatives (telles que les formes et mouvements corporels) et capable de comprendre et de participer à l'interaction. Pour ce faire, nous élaborerons des méthodes prédictives qui, en se basant sur des modèles humains 4D réalistes ainsi qu'un simulateur de vêtements différentiable, seront capables d'analyser et de reconstruire l'humain et ses vêtements à partir de vidéos, même en présence d'occlusion ou de déformation importante. Ce projet se déroulera dans l'équipe de recherche MLMS (Machine Learning, Modélisation & Simulation), située sur le site de l'hôpital du laboratoire ICube.
Contraintes et risques
Une ou deux visites de recherche à mi-parcours à l'ETRI (Daejeon, Corée du Sud) sont envisagées pour une collaboration.