AS2M / SUPMICROTECH : Enseignant chercheur MCF - Section 61 - Besançon

Maître de Conférences - Poste MCF CNU61

Contexte : La stratégie globale de SUPMICROTECH s'articule autour de 3 grands enjeux sociétaux, sur lesquels l'école et l'institut FEMTO-ST se positionnent, avec comme ambition partagée de développer et progresser les connaissances et les technologies dans le domaine des micro- et nanotechnologies : environnement, transports et énergie verte ; santé et biomédical ; numérique et intelligence artificielle (industrie du futur ou 4.0). Le profil du poste s'inscrit aussi de manière plus globale dans les thématiques soutenues par la politique de site de l'Université Marie et Louis Pasteur (UMLP) au travers son Institut de Technologie dans lequel SUPMICROTECH est pleinement intégré. L'Enseignant Chercheur recruté devra ainsi contribuer à accroître la transformation pédagogique et l'attractivité internationale des formations Masters de l'institut de technologie de l'UMLP. La participation à la construction d'un lien Recherche-Formation de l'espace régional d'enseignement supérieur et de recherche sera encouragée, notamment en travaillant sur les ponts entre les formations d'ingénieur de SUPMICROTECH et les Masters de l'Institut de Technologie. Il pourra bénéficier du support du projet PIA Graduate School EIPHI dans le cadre de ses divers appels à projets, qu'ils concernent la Formation ou la Recherche.

Profil Enseignement - Génie Industriel

La personne recrutée intégrera le service d'enseignement Automatique-Mécatronique de SUPMICROTECH.

Elle participera au développement d'enseignements couvrant les différents aspects de l'ingénierie des systèmes de production, tels que :

• Modélisation, analyse et pilotage des processus industriels ;
• Évaluation, simulation et anticipation des performances ;
• Maîtrise des risques et développement de stratégies de maintenance.

L'objectif pédagogique est de permettre aux élèves-ingénieurs de développer une analyse critique des problèmes rencontrés en entreprise, en s'appuyant sur des méthodes et outils d'ingénierie éprouvés.

SUPMICROTECH est actuellement dans une phase de mise en oeuvre de l'approche par compétences, visant à renforcer la cohérence entre la formation académique et les besoins du monde socio-économique. Cette démarche s'inscrit dans une dynamique nationale d'évolution des pratiques pédagogiques dans l'enseignement supérieur.

La personne recrutée sera pleinement associée à cette transformation et contribuera activement à la refonte des enseignements autour de l'ingénierie des systèmes de production. Cela nécessitera de repenser les contenus, les méthodes d'évaluation et les modalités d'apprentissage pour placer l'acquisition de compétences transférables vers l'industrie au coeur du parcours de formation.

Les enseignements porteront notamment sur les thématiques suivantes :

• Gestion de production : maîtrise des flux industriels, planification, ordonnancement ;
• Lean Manufacturing : valeur et gaspillage, principes du Toyota Production System (TPS) ;
• Maintenance et maîtrise des risques industriels ;
• Performance industrielle : indicateurs de performance, modélisation et simulation.

La capacité à traiter des thématiques en lien avec la qualité et la responsabilité sociétale des entreprises (RSE), qu'il s'agisse d'en analyser les contraintes ou d'en identifier les opportunités stratégiques pour les organisations, serait un plus pour ce profil.

Profil Recherche - Recherche Opérationnelle et apprentissage machine : approches frugales, explicables et robustes aux incertitudes

La personne recrutée aura vocation à intégrer l'équipe DATA-PHM, au sein du département AS2M de l'Institut FEMTO-ST dont les recherches reposent sur un socle pluridisciplinaire associant la microrobotique, la mécatronique, l'automatique et la science des données. L'équipe DATA-PHM propose des recherches avec un spectre large au niveau du traitement des données, qu'il s'agisse de la collecte, de la modélisation, de l'analyse ou de la décision. Le corpus de l'équipe est large, machine learning (ML), systèmes dynamiques (approche mathématique), aide à la décision (RO) et mathématiques appliquées pour l'analyse des données. Les domaines contextuels dans lesquels les travaux se concrétisent sont nombreux : les neurosciences, l'industrie (contexte régional, national avec des grands groupes ou des PME), les systèmes énergétiques, le domaine médical, ou encore les grandes infrastructures de calcul ou de stockage comme les data-centers. Le projet de recherche devra s'inscrire dans les activités de l'équipe, en s'appuyant sur des propositions mettant en jeu des stratégies d'algorithmique frugale, sobre et conviviale pour les grands systèmes numériques.

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