Enseignante-chercheuse 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-chercheuse ou un enseignant-chercheur en IA pour les réseaux, le poste est à pourvoir au sein du département Informatique et Réseaux (INFRES).

Actuellement, il existe un intérêt croissant pour les projets liés à l'intelligence artificielle (IA) appliquée aux réseaux de nouvelle génération, ainsi que pour l'intégration des techniques de science des données au sein de l'infrastructure de support. Le marché des réseaux avancés (5G, 6G et au-delà) devrait dépasser les 90 milliards de dollars au cours de la prochaine décennie, l’IA étant le principal moteur de cette transformation.

Dans ce contexte, les ingénieurs MLOps possédant une expertise à la fois en IA et en réseaux seront essentiels. À mesure que les réseaux évoluent, l’IA ne constitue plus une couche centralisée : elle est désormais intégrée et distribuée à travers le tissu même du réseau. Cela a conduit à l’émergence de deux paradigmes distincts mais interconnectés : l’IA pour les réseaux (AI4NET), où l’IA optimise et gère les opérations réseau, et les réseaux pour l’IA (NET4AI), où les réseaux prennent en charge des charges de travail d’IA distribuées, incluant l'entraînement et l’inférence. Les réseaux sans fil, en particulier, présentent des défis uniques — notamment la latence variable, les ressources limitées en edge computing, et le besoin d’une utilisation efficace du spectre — qui nécessitent des solutions sur mesure basées sur l’IA.

Parallèlement, les réseaux virtualisés et cloud-native introduisent leurs propres complexités : les fonctions réseau conteneurisées (CNF) et les chaînes de services éphémères doivent fonctionner avec des exigences strictes en matière de latence, de fiabilité et de scalabilité. Intégrer l’IA dans ces environnements implique de concilier des exigences parfois contradictoires en matière de performance, d’isolation et d’efficacité énergétique, ce qui fait de la conception de solutions d’IA robustes et adaptatives une priorité critique.

Il devient donc essentiel d’explorer les limites du calcul IA dans les systèmes cloud/réseau convergés, et de développer des solutions pratiques qui équilibrent performance, consommation énergétique et qualité de service (QoS). Relever ces défis requiert une expertise en optimisation IA, en systèmes distribués et en gestion de l’énergie.

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

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.

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.