Offre d'emploi- Post doc

Corps

L'Institut de Recherche Mathématiques de Rennes ,IRMAR, recherche un post-doctorat de 12 mois, Études mathématiques et numériques d'équations de type Schrödinger en optique, pour le début de l'année 2022.

Vous trouverez ci-après la fiche de poste: Postdoc irmar rollmops

 

Journée de l'Agence Lebesgue - Nantes 25 Novembre 2021

Cette demi-journée de l’Agence Lebesgue est l’occasion de découvrir les thématiques de recherche de plusieurs équipes de statistiques du CHL et de la Fédération de recherche Mathématique des Pays de Loire ( ALEA du LMJL, Agrocampus Ouest de l’IRMAR, StatSC de l’Oniris). Elle aura pour fil directeur la statistique, l'agronomie et la biométrie.

 

Lieu
LMJL - Nantes
Date

SEME - Semaine d’Etude Mathématiques–Entreprises à Rennes 2 au 6 mai 2022

Les Semaines d’Etude Mathématiques – Entreprises (SEME) réunissent, autour de sujets exploratoires, des entreprises et des jeunes chercheuses et chercheurs (doctorat en cours ou récent). Des industriels viennent présenter des problèmes ouverts, dont la formulation même n'est pas toujours aboutie, sur lesquels travaillent de petits groupes de jeunes chercheurs et chercheuses pendant une semaine. L’objectif est de proposer des embryons de solutions ou des pistes possibles. Les sujets proposés sont souvent très ouverts et les solutions proposées originales.

Lieu
A l'Université de Rennes1, Sur le campus de Beaulieu
UFR de Mathématique/IRMAR
Date
-

Formation "Cryptographie pour la cybersécurité" - Rennes, 28-30 mars 2022

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Corps

OBJECTIFS

  • S’approprier les enjeux de la cryptographie moderne et de son utilisation.
  • Avoir une meilleure compréhension des méthodes de cryptographie utilisées en cybersécurité de nos jours pour pouvoir les comparer et choisir la mieux adaptée au contexte.

PUBLIC

Chercheurs, ingénieurs dans les entreprises et les laboratoires de recherche scientifique, en particulier en lien avec le domaine de la cybersécurité.

Formation "Machine learning", reportée 2022

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Corps

ATTENTION : en attente d'une nouvelle date !

OBJECTIFS

  • Avoir un aperçu des méthodes usuelles du machine learning et comprendre leurs principaux ingrédients.

  • Savoir choisir une méthode (supervisée / non supervisée) et la mettre en œuvre.

PUBLIC

Chercheurs, ingénieurs dans les entreprises et les laboratoires de recherches scientifiques. Demandeurs d’emploi dans le même secteur.