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Tenure track in Statistical learning at Ecole Polytechnique

Ecole polytechnique  is opening a tenure track position on statistical learning and artificial intelligence for energy/climate. The description is attached. See also
https://gargantua.polytechnique.fr/siatel-web/linkto/mICYYYSdehW

This is a position between the Applied Math departement  and the Meteorology  departement.We are primarily interested in applicants whose research in statistical learning and artificial intelligence shall contribute to address societal challenges in energy, sustainability and climate change (e.g. statistical learning for energy efficiency, for load curve prediction, for pricing mechanisms, for smart grid control, for load curve disaggregation, etc.). The Ecole Polytechnique offers an exceptional environment, with an adapted teaching load, as well as the support (scientific, administrative and budgetary). 
To  apply, follow the link 
https://candidatures-calliope.polytechnique.fr/calliope-fo/recherche/index.php?lang=en
The position  number is 71.

Internship offers 2020

Détection, caractérisation et suivi temporel de tourbillons océaniquesTélécharger
Méthode de transfert d’apparence pour améliorer l’observation automatique de la neige en plaineTélécharger
The power of deep learning applied to oceanic eddy detectionTélécharger

Filled internship:

The following list of internship has already be filled for year 2019-2020

Un réseau de neurones pour modéliser l’évolution des particules ultrafinesTélécharger
Reconstitution 3D de la variabilité phytoplanctonique par méthodes neuronaleTélécharger
Hybridation de réseaux de neurones profonds et de modèles physiques pour la modélisation de phénomènes dynamiques en environnementTélécharger
Clustering of rainfall extremes by coupling Kullback-Leibler divergence and machine learning algorithmsTélécharger
Super-résolution pour la fusion d’informations satellitairesTélécharger
Machine Learning methods for non-stationary systems: applications to climate simulationsTélécharger
Développement d’un algorithme de « scoring » par apprentissage profond pour l’évaluation de cartes de précipitationsTélécharger
Machine Learning contraint par la physique pour l’émulation de paramétrisations sous-mailleTélécharger
Rain Nowcasting using convolutional-reccurent neural networksTélécharger
Détection et attribution des changements de la température de surface depuis le début du XXième siècleTélécharger