Post doctorant en recherche sur la modélisation et la simulation de la mobilité des personnes
Référence : 2026-2248490
- Fonction publique : Fonction publique de l'État
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Employeur :
Université Gustave Eiffel
Université Gustave Eiffel - Localisation : Champs sur Marne
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- Nature de l’emploi Emploi ouvert uniquement aux contractuels
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Nature du contrat
CDD d'1 an
- Expérience souhaitée Non renseigné
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Rémunération Fourchette indicative pour les contractuels Non renseignée Fourchette indicative pour les fonctionnaires Non renseignée
- Catégorie Catégorie A+ (Encadrement supérieur - Autres emplois fonctionnels)
- Management Non renseigné
- Télétravail possible Non renseigné
Vos missions en quelques mots
Le-la postdoctorant-e contribuera aux activités suivantes :
• Inférence de choix de mobilité à partir d’évidence hétérogène : transformer des informations comportementales non structurées (texte libre d’enquêtes, retours usagers, messages d’incidents/événements, alertes de service) en facteurs sémantiques (fiabilité, congestion/crowding, confort, sécurité, coût, accessibilité), puis les fusionner avec des traces structurées et du contexte urbain (tarification, perturbations, événements, signaux exogènes) afin d’inférer des distributions probabilistes de choix modaux et de décisions de mobilité.
• Agents LLM guidés par des distributions pour des chaînes de déplacements complètes : concevoir des agents LLM générant des chaînes journalières complètes (activités, lieux/POI, horaires, durées, transferts multimodaux) guidées par des distributions apprises et ancrées par des outils externes (routage/POI/contexte), garantissant une plausibilité au niveau individuel et une fidélité statistique au niveau agrégé.
• Adaptation au contexte et robustesse : permettre l’ajustement des séquences de mobilité en conditions changeantes (perturbations, météo, événements, congestion), tout en conservant diversité, réalisme, et reproductibilité.
• Expérimentation et évaluation : conduire des campagnes expérimentales sur données France–Canada (sous réserve des accords et règles de gouvernance), incluant Paris/Lyon (smart card, boucles de comptage, agrégats OD/presence mobile, enquête GPS, flux vélos, événements texte, census/OD) et Montréal/Ottawa (agrégats mobile, smart card, requêtes de planification, vélos, enquête OD), avec des évaluations micro (cohérence des chaînes, faisabilité temporelle/transferts) et macro (OD, parts modales, profils temporels), ainsi que des tests de transfert inter-villes et inter-pays.
• Valorisation : publications, communications scientifiques, contribution aux livrables et à la diffusion open science du projet.
Profil recherché
Profil recherché :
Doctorat (obtenu) en informatique, génie des transports, mathématiques appliquées/statistiques, ou domaine proche.
Solide background en machine learning (modélisation probabiliste et/ou représentation ; modèles génératifs appréciés).
Expérience en LLMs/NLP et/ou systèmes agentiques fortement souhaitée.
Très bonnes compétences en Python et capacité à construire des pipelines expérimentaux reproductibles.
Capacité à mener une recherche autonome et à rédiger des articles scientifiques en anglais.
Qualités attendues : autonomie, rigueur, esprit d’équipe, communication claire, respect de l’éthique et des bonnes pratiques (données sensibles).
Autres :
Compétences requises : Machine learning (modélisation probabiliste, représentation, modèles génératifs), LLMs/NLP et/ou systèmes agentiques, fusion de données multi-sources, programmation Python avancée, expérimentation reproductible (versioning, pipelines, documentation), rédaction scientifique en anglais.
Formation et expérience professionnelle : Doctorat dans un domaine pertinent (informatique, transport, statistiques/mathématiques appliquées). Une expérience avec données de mobilité (smart card, OD agrégées, GPS), simulation mobilité/agents (p. ex. MATSim/SUMO) ou intégration de données hétérogènes est appréciée.
Environnement, contexte de travail, rattachement hiérarchique : Laboratoire GRETTIA (département COSYS) – environnement pluridisciplinaire ; travail en interaction étroite avec l’équipe d’encadrement (Univ Eiffel et McGill) ; participation à la vie scientifique (séminaires, conférences) ; accès à ressources de calcul et jeux de données, dans le respect des règles de gouvernance et de confidentialité.
Savoir : Bases solides en apprentissage statistique et probabiliste ; notions de modèles génératifs (VAE/GAN/diffusion) ; bases en NLP/LLMs (embeddings, prompting, agents/outils) ; principes de modélisation des systèmes de transport ; notions de confidentialité/éthique des données.
Savoir-faire : Concevoir des modèles et architectures (LLM + modèles probabilistes/génératifs), mettre en place des pipelines de préparation/fusion de données, implémenter et évaluer des agents génératifs (chaînes de déplacements, intermodalité, contraintes temporelles), conduire des expérimentations multi-villes, analyser et présenter des résultats, produire du code documenté, traçable et reproductible, publier et communiquer.
Savoir-être : Autonomie, rigueur, sens de l’initiative, curiosité scientifique, esprit d’équipe, communication claire, respect de l’éthique et des bonnes pratiques de recherche ; capacité à travailler dans un contexte international (mobilité possible à McGill)
Niveau d'études minimum requis
- Niveau Niveau 8 Doctorat/diplômes équivalents
- Spécialisation Mathématiques, Informatique, traitement de l'information, réseau de transmission des données, Aménagement du territoire, développement, urbanisme
Localisation
Qui sommes-nous ?
L'Université Gustave Eiffel, modèle innovant d’université rassemblant le triptyque université, écoles et organisme de recherche, dispose de plusieurs campus de formation et de recherche implantés sur le territoire national.
L’établissement compte plus de 15000 étudiants et plus de 3000 personnels enseignant (e)s-chercheur(e)s, chercheur(e)s et personnels d’appui au sein de 33 laboratoires, 15 composantes de formation ainsi qu’au sein de services support et de soutien.
L’université œuvre dans de nombreux domaines de recherche et représente à elle seule un quart de la recherche française sur les villes de demain. Elle regroupe des compétences pluridisciplinaires pour conduire des recherches de qualité au service de la société, proposer des formations adaptées au monde socio-économique et accompagner les politiques publiques.
L’Université Gustave Eiffel est également la première université française en apprentissage et forme jeunes, salariés, ou citoyens à tous les niveaux ; apporte des éclairages scientifiques à l’ensemble de la société et vise à contribuer in fine à l’élévation du niveau de qualification de tous.
Visionner le film de présentation : https://www.youtube.com/watch?v=8uVHEAaj75A
Descriptif du service
Le département COSYS (« Composants et Systèmes ») se donne pour ambition de développer les concepts et outils nécessaires à l’amélioration des connaissances de base, des méthodes, des technologies et des systèmes opérationnels destinés à une intelligence renouvelée de la mobilité, des ré-seaux d’infrastructures et des grands systèmes urbains. Il vise ainsi une maîtrise accrue de leur efficacité, de leur sécurité, de leur empreinte carbone et de leurs impacts sur l’environnement et la santé. La production de connaissances à la frontière des pratiques, leur transformation en produits utiles et en corps de doctrine en appui des politiques publiques et l’évaluation des transformations induites par les innovations dans ces champs d’activité forment l’ADN du département. Le département Cosys comprend six laboratoires et une équipe répartis sur cinq campus de l’université et une équipe de recherche en émergence à Bordeaux.
Le laboratoire GRETTIA mène des recherches sur la modélisation et la simulation de la mobilité des personnes et des biens ainsi que sur la science des données pour le monitoring urbain. Les recherches s’appuient sur la modéli-sation physique, la modélisation orientée données et la simulation à base d’agents sous-tendue par des travaux en psychologie/ergonomie. Les questions de recherche s’intéressent à la simulation de la mobilité des personnes et la diminution de son impact sur l’environnement, sur les systèmes et réseaux de transport.
À propos de l'offre
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Fourchette de rémunération : entre 2875 euros et 3331 euros bruts mensuels
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Mobilité possible à McGill (université de Montréal)
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Vacant à partir du 04/05/2026
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Chercheuse / Chercheur
