Offre de CIFRE – Machine learning dans les Edtech

Ivan Ostrowicz - 22/07/2015

Passionné(e) par les « machine learning » appliquées à l’éducation, la « big data » et l’algorithmique ? La recherche appliquée aux besoins quotidiens est ton centre d’intérêt, tu cherches à réaliser ta thèse en entreprise et voir les résultats immédiatement ? Rejoins une #Startup dynamique et prometteuse dans les #edtech pour faire ton doctorat.

Qui sommes-nous ?

Benoit (CTO), Ivan (CEO) et Bruno (COO) sommes fondateurs de Domoscio dans le Edtech (technologie pour l’éducation) où nous associons les dernières innovations des sciences cognitives et de l'informatique. Déjà reconnue en France et en Europe, nous partons à la conquête du monde de la formation continue et initiale dans la mémorisation et l'apprentissage adaptatif et la mesure des impacts de la formation.

Rejoins une des 7 startups reconnues par la Commission Européenne comme la plus innovante dans le secteur de l’éducation et de la formation. Notre offre : "Maintenir les compétences acquises, mesurer les impacts de la formation, individualiser les parcours et analyser les données statistiques."

Tout est prêt, le produit est bon, nous avons déjà les clients, et les données. Nous t'attendons pour l'allumage du deuxième étage de la fusée.

Que recherchons-nous ?

Dans l’évolution de notre technologie, nous recherchons un(e) doctorant(e) avec un profil recherche appliquée en machine learning, big data et algorithmique liés à la pédagogie et l’éducation.

Thématique de recherche en une phrase :

Développement de modèles de « machine learning » pour les parcours d’apprentissage

Descriptif de la thématique de recherche :

La mission de recherche consiste à concevoir et développer des algorithmes d’apprentissage adaptatif basés sur un graphe de connaissances. En exploitant les ontologies et les règles d’apprentissage définies par des ingénieurs pédagogiques, vous serez responsable de concevoir les modèles mathématiques de pondération des arrêtes des graphes de façon individuelle à chaque apprenant. En exploitant les théories des réseaux bayésiens, vous serez ensuite en charge d’adapter ses pondérations en fonction des évènements d’apprentissage pour chaque apprenant. Finalement, vous aurez pour mission de concevoir et développer les algorithmes de recherche de chemin optimal dans le graphe pondéré afin de générer des parcours d’apprentissage optimaux par rapport à un objectif défini et pour chaque apprenant.

Descriptif du poste :

Un(e) doctorant(e) avec un profil recherche appliquée en machine learning, big data et algorithmique liés à la pédagogie et l’éducation,

• En charge de :
  • Analyser les différentes études de recherche dans la matière
  • Définir les orientations technologiques
  • Développer des prototypes viables
  • Organiser et suivre les expérimentations avec nos partenaires
• Profil souhaité pour le poste :
  • Niveau courant en anglais
  • Background en informatique et l’analyse de données
  • Compétences avancées en graphe bayésien et algorithme de « Machine Learning »
  • Connaissances dans les sciences cognitives, neurosciences et pédagogie appliqués à l’éducation et la formation

Date de recrutement : 
Septembre 2015
Adresse e-mail à laquelle le candidat doit envoyer sa candidature : 
benoit .praly@domoscio.com