Jeunes Chercheurs Associés

Chercheur en mathématiques

Vous cherchez un docteur en Mathématiques pour une mission ou vous souhaitez tout savoir sur le métier et ses spécificités ? Nos experts vous disent tout.

statistiques, modélisation, théorie de la décision, optimisation, analyse numérique, etc.

Un chercheur en Mathématiques dans l’équipe, quels avantages ?

Un chercheur en Mathématiques dans l’équipe, quels avantages ?

Expert du raisonnement logique et scientifique, le docteur en Mathématiques dispose de compétences nombreuses et précieuses. Les connaissances du chercheur en Mathématique trouvent des applications en finance et économie, en optimisation, en programmation et génie logiciel, en intelligence artificielle, en cryptographie, en théorie de la décision, en statistiques et probabilités, en géométrie, en algèbre, en arithmétique, en algorithmique, en apprentissage automatique, en calcul formel et calcul numérique, en théorie du contrôle, en recherche opérationnelle, en chiffrement, en modélisation, en traitement automatique des langues, ou encore en réalitée virtuelle ou augmentée.

Les chercheurs de votre région

Rémi M

Docteur·e - Mécanique et Physique des Fluides

Auvergne-Rhône-Alpes

Je suis Rémi MONTHILLER, jeune docteur ayant soutenue en Décembre 2022., également diplômé de la filière Hydraulique et Mécanique des Fluide de l'ENSEEIHT en 2019. Je suis particulièrement intéressé par des missions de conseils, de formations ou de soutient sur des sujets techniques. D'un naturel curieux je m'intéresse à de nombreux sujets différents, de la mécanique à l'informatique théorique en passant par la génération procédurale de contenu. Je suis ouvert à de nouveaux projets et souhaite autant former autrui que me former sur de nouveaux sujets.

  • Microbiologie, micro-organismes
  • Modèles et simulations numériques
  • Modélisation mathématique
  • Mécanique des fluides, hydrodynamique, physique des liquides, aérodynamique, hydraulique
Frédéric H

Frédéric H

Doctorant·e - Informatique

Auvergne-Rhône-Alpes | Île-de-France

Doctorant en cryptographie. Je travaille sur les blockchains et leurs applications, dont les cryptomonnaies. Extrêmement curieux, je suis toujours en quête d'apprentissage. J'aime également transmettre le savoir via notamment des exposés de vulgarisation.

  • Codage, théorie de l'information
  • Réseaux informatiques
  • Sécurité informatique
  • Chiffrement, cryptographie, cryptanalyse
Arnaud D

Arnaud D

Doctorant·e - Mathématiques appliquées

Auvergne-Rhône-Alpes

J’effectue une thèse de mathématiques appliquées intitulée "Vers une compréhension mathématique des réseaux neuronaux profonds par une analyse champ moyen" depuis octobre 2020, et que je soutiendrai en septembre 2023, au laboratoire de mathématiques Blaise Pascal de l’Université Clermont Auvergne. L’objectif de cette thèse est d’étudier de manière théorique l’optimisation des paramètres des réseaux de neurones utilisés en apprentissage supervisé, dont la remarquable efficacité prédictive est encore mal comprise mathématiquement. L’approche champ moyen - utilisée dans l’étude de systèmes de particules - permet de simplifier l’analyse de ces algorithmes grâce à une convexification de la fonction de coût, dans le cas où le nombre de neurones sur la couche cachée tend vers l’infini. L’analyse de l’équation différentielle obtenue dans ce régime limite permet notamment d’obtenir des résultats de convergence en temps long vers un minimum global de la fonction de coût. L’approximation faite par le processus limite est alors analysée avec précision par un théorème central limite afin de quantifier la pertinence de l’approximation champ moyen.

  • Intelligence artificielle (IA), systèmes experts, apprentissage automatique (machine learning), réseaux de neurones, apprentissage profond (deep learning), systèmes multi-agents
  • Analyse statistique de données, analyse factorielle, en composantes principales
  • Théorie des probabilités, théorie de la mesure (mathématiques)
  • Processus aléatoires, stochastiques, calcul stochastique, séries temporelles (probabilités)
Amadou C

Amadou C

Docteur·e - Automatique et traitement de signal

Bretagne | Grand Est

Titulaire d'un master 2 en mathématiques fondamentales et Appliquées et soutenu une thèse de doctorat automatique et contrôle.

  • Systèmes asservis, automatique, cybernétique
  • Modèles et simulations numériques
  • Calcul numérique, analyse numérique, éléments finis, méthodes de Monte-Carlo, calcul formel
  • Théorie du contrôle, commande optimale (mathématiques)

Clavel Berclis K

Doctorant·e - physique, semi-conducteurs,plasmonique, optoélectronique.

Corse | Grand Est

Personne motivée, dynamique, disciplinée, autonome et intègre. Possède une grande capacité d'adaptation, bon esprit d'équipe et de collaboration.

  • Génie logiciel, programmation informatique
  • Visualisation de données (dataviz), représentation graphique (science des données, data science)
  • Calcul numérique, analyse numérique, éléments finis, méthodes de Monte-Carlo, calcul formel
  • Optique, photonique, optoélectronique, lasers, rayonnements électromagnétiques

Clavel Berclis K

Doctorant·e - physique, semi-conducteurs,plasmonique, optoélectronique.

Corse | Grand Est

Personne motivée, dynamique, disciplinée, autonome et intègre. Possède une grande capacité d'adaptation, bon esprit d'équipe et de collaboration.

  • Génie logiciel, programmation informatique
  • Visualisation de données (dataviz), représentation graphique (science des données, data science)
  • Calcul numérique, analyse numérique, éléments finis, méthodes de Monte-Carlo, calcul formel
  • Optique, photonique, optoélectronique, lasers, rayonnements électromagnétiques
Amadou C

Amadou C

Docteur·e - Automatique et traitement de signal

Bretagne | Grand Est

Titulaire d'un master 2 en mathématiques fondamentales et Appliquées et soutenu une thèse de doctorat automatique et contrôle.

  • Systèmes asservis, automatique, cybernétique
  • Modèles et simulations numériques
  • Calcul numérique, analyse numérique, éléments finis, méthodes de Monte-Carlo, calcul formel
  • Théorie du contrôle, commande optimale (mathématiques)

Xiaolei C

Docteur·e - Ingénieur matériaux

Auvergne-Rhône-Alpes | Île-de-France

Docteur-Ingénieur en science des matériaux, spécialisé en métallurgie. J’ai fait les recherches sur les matériaux métalliques en France et en Allemagne, avec les méthodes de simulation numérique, expérimentation et aussi les méthodes d’intelligence artificielle. Je suis capable de synthétiser-caractériser-optimiser des matériaux. Je me suis permis de simuler les propriétés des matériaux en différentes échelles, de l’atome à la pièce industrielle, en utilisant des logiciels puissants, notamment Abaqus, Catia ou les programmations développées moi-même. En même temps, je fais plein des essais mécaniques, en utilisant des équipements avancés dans le domaine des matériaux, comme MEB, FIB.

  • Microscopie électronique (MEB, MET, microsonde de Castaing, etc.)
  • Dynamique moléculaire (simulation numérique)
  • Intelligence artificielle (IA), systèmes experts, apprentissage automatique (machine learning), réseaux de neurones, apprentissage profond (deep learning), systèmes multi-agents
  • Théorie du signal, traitement du signal, des images, filtrage, analyse temps-fréquence
Frédéric H

Frédéric H

Doctorant·e - Informatique

Auvergne-Rhône-Alpes | Île-de-France

Doctorant en cryptographie. Je travaille sur les blockchains et leurs applications, dont les cryptomonnaies. Extrêmement curieux, je suis toujours en quête d'apprentissage. J'aime également transmettre le savoir via notamment des exposés de vulgarisation.

  • Codage, théorie de l'information
  • Réseaux informatiques
  • Sécurité informatique
  • Chiffrement, cryptographie, cryptanalyse
Najat B

Najat B

Docteur·e - Sciences de Gestion

Île-de-France

Je suis Docteur en Sciences de Gestion, j'ai fait mon doctorat à Paris 1 Panthéon Sorbonne. J'ai fait trois post doc: au Maroc à l'EMINES -Université Mohammed VI Polytechnique, au Canada à l'Ecole de Gestion Telfer de l'Université d'Ottawa, et en France à CentraleSupélec

  • Modèles et simulations numériques
  • Mobilités, transports
  • Optimisation, programmation mathématique, recherche opérationnelle, métaheuristiques, algorithmes évolutionnaires
  • Développement durable, économie circulaire, soutenabilité, écoconception, décarbonation
Komlan Renaud T

Komlan Renaud T

Docteur·e - Mécanique et Génie Civil

Nouvelle-Aquitaine | Occitanie

Je suis passionné de développements scientifiques dans le domaine des structures de génie civil avec une forte appétence pour la R&D en calcul de structures. Très autonome avec une grande capacité d'adaptation, j'allie rigueur scientifique et organisation méthodique pour mener à bien mes missions.

  • Calcul numérique, analyse numérique, éléments finis, méthodes de Monte-Carlo, calcul formel
  • Conservation-restauration (patrimoine)
  • Gestion de projet et travail d'équipe
  • Diagnostic de structure
Antoine G

Antoine G

Docteur·e - Matériaux pour l'Energie Solaire

Occitanie

Jeune docteur en science de l'ingénieur, je dispose de spécialisation en matériaux pour l'énergie solaire thermique, en traitement de surface et en optimisation et modélisation. J'ai une culture interaction énergie / matériaux, appliquée à l’énergie solaire et au bâtiment

  • Optimisation, programmation mathématique, recherche opérationnelle, métaheuristiques, algorithmes évolutionnaires
  • Énergies renouvelables
  • Contrôle non destructif (CND) (sciences des matériaux, de l'ingénieur)
  • Python (langage de programmation)
Nicolas C

Nicolas C

Docteur·e - Science pour l'ingénieur

Auvergne-Rhône-Alpes | Occitanie

Diplômé d’une thèse et provenant d’une école d’ingénieur (spécialité génie des procédés industriel), j’ai développé une série d’expertises autour des outils numériques destinés aux scientifiques: outil d’aide à la résolution d’EDP, analyse de séries temporelles (particulièrement données provenant d’habitats instrumentés), acquisition de données expérimentales, visualisation scientifique… Si je suis capable de développer avec des outils bas niveau, j’affectionne particulièrement le langage Python que je pratique depuis plusieurs années. Je développe également en Julia dès lors que la vitesse d’exécution des outils devient primordiale. En plus de mes activités de recherche, j’ai une activité indépendante de consultance, sous-traitance et formation sur les outils numériques pour résoudre des problématiques scientifiques et d’ingénierie. Cela concerne en particulier les besoins de modélisation et de simulation (dans de nombreux domaines physiques, avec gestion des évolutions dans l’espace et dans le temps), ainsi que la gestion des données. Plus de détails sur mon CV en ligne : https://celliern.io/

  • Bioinformatique
  • Fouille de données (data mining) (science des données, data science)
  • Modèles et simulations numériques
  • Calcul numérique, analyse numérique, éléments finis, méthodes de Monte-Carlo, calcul formel
Yannick B

Yannick B

Docteur·e - Physique-Chimie de l'atmosphère et du climat

Auvergne-Rhône-Alpes | Occitanie

Docteur en Physique-Chimie de l'Atmosphère et du Climat, Je suis à la recherche de missions orientées sur l'étude de l'atmosphère et/ou de la qualité, avec une préférence pour une combinaison de manipulations en laboratoire avec analyse numérique poussée des résultats. Je suis de plus très intéessant par la médiation scientifique et l'enseignement, et plus généralement au transfert de connaissances et à une communication entre le monde universitaire et le grand public afin d'élargir et renforcer la culture scientifique. Bien que mon parcours universitaire soit plutôt orienté physique (licence de physique générale, master en physique de l'atmosphère et du climat), ma thèse était à la frontière de la physique, de la chimie, et même de la biologie, grâce à des études réalisées en milieux marins, sous forte influence biologique. Cette transdisplicinarité m'a forcé à être rapide dans l'apprentissage de nouveaux concepts, et je suis donc prêt à apprendre de nouvelles choses dans le cadre de missions.

  • Modélisation mathématique
  • Atmosphère, nuages, météorologie, aérologie
  • outils de calcul et de traitement de données? tableurs: origin pro MATLAB
  • enseignement didactique de la physique
Antoine B

Antoine B

Docteur·e - Informatique

Auvergne-Rhône-Alpes | Provence-Alpes-Côte d'Azur

Docteur en informatique, spécialisé dans la modélisation et la gestion d'écosystèmes. Mes intérêts de recherche tournent autour de la modélisation des systèmes complexes et notamment des systèmes environnementaux. Plus particulièrement, je développe et utilise des méthodes de prédiction et d'analyse de séries temporelles ainsi que des outils d'aide à la décision qui permettent de gérer de manière viable ou durable des ressources naturelles ( pêcheries, agro-écosystèmes, lacs).

  • Modèles et simulations numériques
  • Calcul numérique, analyse numérique, éléments finis, méthodes de Monte-Carlo, calcul formel
  • Théorie du contrôle, commande optimale (mathématiques)
  • Modélisation mathématique
Pauline B

Pauline B

Docteur·e - Physique Photonique

Auvergne-Rhône-Alpes | Provence-Alpes-Côte d'Azur

Docteure en physique photonique, je suis passionnée par la médiation scientifique ou le partage de mes connaissances à travers des séminaires ou des formations. Mes activités associatives m'ont amené à créer et à participer à de nombreux projets divers autour du partage de la science, comme Ma Thèse en 180 secondes, le festival Pint Of Science ou encore la Fête de la Science. Curieuse de beaucoup de choses, je suis ouverte à de nouveaux projets et souhaite autant former autrui qu'être formée sur tout un tas de sujets.

  • Modèles et simulations numériques
  • Optimisation, programmation mathématique, recherche opérationnelle, métaheuristiques, algorithmes évolutionnaires
  • Optique, photonique, optoélectronique, lasers, rayonnements électromagnétiques
  • Physique des solides, des matériaux, propriétés électromagnétiques

Exemples de missions en mathématiques

Doctorant ou docteur en Modélisation

Doctorant ou docteur en Modélisation

Un docteur en Mathématiques expert en Modélisation est capable de générer des modèles qui représentent des systèmes plus ou moins complexes. La modélisation de ces systèmes permet d’en obtenir une représentation simplifiée, de les comprendre (si la modélisation représente correctement le phénomène, c’est en général que ce phénomène a bien été compris) voire de prédire leur évolution (physiques, chimiques ou météorologiques par exemple). En général la modélisation nécessite des observations du système réel et le modèle bénéficie d’ajustements et de calibrages pour correspondre le plus possible au phénomène que l’on cherche à modéliser. 

La Modélisation est utile dans de nombreux domaines d’applications comme l’économie, l’industrie (modélisation d’entreprise et modélisation des processus), le transport, la robotique, l’énergétique, l’acoustique (fabrication de synthétiseurs et autres instruments de musique électriques), le dessin industriel (modélisation 3D), etc.

Doctorant ou docteur en Optimisation

Doctorant ou docteur en Optimisation

L’Optimisation consiste à modéliser, analyser, et résoudre analytiquement ou numériquement des problèmes dans le but de minimiser (la durée de production ou les ressources nécessaires à l’élaboration d’un nouveau produit, ou un prix d’achat par exemple) ou de maximiser (le rendement d’un produit, le prix de vente d’un service, l’attractivité d’une activité par exemple) une fonction (aussi appelée fonction de coût ou fonction objectif).

Il est ainsi possible d’optimiser un déplacement, un tarif, un service, une réaction chimique, un procédé de contrôle, le rendement d’une machine, ou bien la forme d’un objet à différentes échelles. L’Optimisation topologique permet par exemple de répartir la matière au sein d’un volume fixe alors que l’optimisation paramétrique s’intéresse aux dimensions de l’objet (largeur, hauteur d’une pièce par exemple).

Le chercheur en Mathématiques et expert en Optimisation modélise le problème à résoudre, détermine si nécessaire quelles sont les variables les plus pertinentes à optimiser, choisit l’algorithme d’optimisation (basé sur le gradient de la fonction à optimiser, ou bien basé sur des stratégies d’évolution, ou bien encore sur des méthodes bayésiennes) le plus pertinent en fonction de la complexité du problème à optimiser (problème continu, discret, avec peu ou beaucoup de dimensions, avec un ou plusieurs maxima, etc), puis analyse les données pour vous proposer les informations et les outils les plus fiables possibles pour le bon développement de votre activité.  

Chercheur en Probabilités

Chercheur en Probabilités

Un docteur en Probabilités étudie la nature aléatoire et en partie imprévisible de certains phénomènes. Un expert en Probabilité s’intéresse à la loi de probabilité d’une ou de plusieurs variables aléatoires ainsi qu’à leur fonction de répartition, leur densité de probabilité, leur fonction de masse ou encore à leur convergence de loi, ce qui lui permet de déduire des informations telles que l’espérance ou l’indépendance d’une variable. L’expert en Probabilités s’intéresse aux événements indépendants autant qu’aux probabilités conditionnelles ou combinatoires, et utilise la loi des grands nombres, la formule de Poincaré, la formule des probabilités totales, ou encore le théorème de Bayes pour quantifier le hasard. 

Les experts en Probabilité sont des ressources précieuses dans de nombreux secteurs d’activité tels que l’industrie (études probabilistes de sûreté), les assurances, la finance, l’économie, les jeux de hasard, la météorologie, la chimie, les statistiques ou encore la démographie.

Chercheur en Statistiques

Chercheur en Statistiques

Un chercheur en Statistiques est un spécialiste de la Science des données (ou data science) et est capable d’extraire de l’information intéressante à partir d’un grand nombre de données. Le statisticien met en place des outils pour l’étude (la collecte, le traitement, l’analyse, l’interprétation et la présentation) de ces données. Les études statistiques permettent de comparer les données voire de prédire des données futures.

L’analyse statistique s’appuie sur des lois mathématiques générales comme la théorie des ensembles ou la théorie des groupes et s’appuie sur la théorie des probabilités dans le cas de l’analyse des phénomènes aléatoires. Le statisticien étudie la moyenne, la variance, ou la dispersion des données et les représente sous forme d’histogramme ou autres graphiques. Le chercheur en Statistique s’intéresse à des indicateurs ou des estimateurs et à leurs biais et incertitudes. 

L’expert statisticien utilise différentes formes de statistiques : la Statistique descriptive ou exploratoire, l’inférence statistique, la Statistique mathématique, l’analyse des données ou l’apprentissage statistique pour transformer vos données en informations précieuses. Les Statistiques se retrouvent partout avec des applications dans énormément de domaines différents  comme la physique quantique ou physique statistique, la géophysique (prévision météorologique, climatologie, pollution), la démographie (recensement pour ensuite réaliser des sondages dans des échantillons représentatifs de la population), l’économie, la sociologie, le marketing (sondage d’opinion), les jeux de hasard, la production industrielle (Maîtrise Statistique des Procédés), la médecine, l’assurance et la finance, l’informatique, etc.

Quelles carrières pour un chercheur en Mathématiques ?

Après un doctorat en Mathématiques appliquées, les débouchés sont nombreux pour un jeune chercheur ou une jeune chercheuse, que ce soit dans le secteur public ou dans le secteur privé. Un docteur en Mathématiques appliquées peut devenir maître de conférence voire professeur d’université, chargé de recherche voire directeur de recherche, chef de projet industriel, responsable de pôle recherche, chargé de mission, responsable de projet, etc.

Quelle nature de poste pour un chercheur en Mathématiques ?

D’après une enquête de 2019 sur la poursuite professionnelle des docteurs réalisée par le Ministère de l’Enseignement Supérieur de la Recherche et de l’Innovation (MESRI), 53.6% des docteurs en Mathématiques travaillent dans le secteur académique 1 an après l’obtention de leur diplôme. L’enquête révèle également que 98.5% des docteurs en physique occupent un emploi de cadre 1 an après avoir obtenu leur diplôme.

Nos missions phares

Agaetis
Agaetis

Lien entre éthique et entreprise

Réalisation et mise en récit d’une charte éthique au sein d’une entreprise de programmation informatique.

Clermont-Ferrand, Auvergne
Ethique, méta-éthique philosophique, philosophie morale, mise en récit (storytelling), discours
CH de Millau
CH de Millau

Formation PCR quantitative

Formation professionnelle en centre hospitalier en technique de quantification des acides nucléides (ADN, ARN) avec l’organisme Bioformation.

Millau, Occitanie
Amplification en chaîne par polymérase (PCR), Biologie moléculaire, génétique, épigénétique, génomique, Biologie humaine
Association DAHLIR
Association DAHLIR

Accompagnement RH d’une association

Analyse et évaluation des schémas organisationnels associant salariés et bénévoles de l’association DAHLIR en partenariat avec la SCOP MAJ.

Puy-en-Velay, Auvergne-Rhône-Alpes
Gestion des ressources humaines, organisation du travail, Associations, Économie sociale et solidaire (ESS), coopératives, mutuelles

Rejoignez la première coopérative scientifique de France

  • Des missions adaptées pour élargir et diversifier vos horizons professionnels
  • Diffusez votre savoir-faire et vos connaissances
  • Vos interventions rémunérées et protégées par un contrat de travail