Who are we?

Télécom Paris, a school of the IMT (Institut Mines-Télécom) and a founding member of the Institut Polytechnique de Paris, is one of the top 5 French general engineering schools.

The guiding mission of Télécom Paris is to train, imagine and undertake to design digital models, technologies and solutions for a society and economy that respect people and their environment.

We are looking for a teacher-researcher in AI for networks, the position is to be filled in the Computer Science and Networks department (INFRES).

Nowadays, we are witnessing a growing demand for participation in research projects related to AI for and in the networks of the future, as well as significant interest in teaching subjects that connect not only data science for the development of new models but also the environments hosting these models and their constraints. The market for next-generation networks (5G, 6G, and beyond) is expected to exceed 90 billion dollars within the next decade, with the embedded AI sector identified as the dominant trend of this revolution.

In this future landscape, MLOps engineers with dual expertise in AI and networking will be essential. AI is becoming pervasive and distributed at all levels of the network hierarchy. In this context, AI applied to networks (AI4NET ) and deployed within them (NET4AI ) is emerging as a distinct field, separate from classical AI. This field focuses not only on optimizing and managing communication infrastructures but also on addressing new challenges, such as operating on a different and near real-time temporal scale and dealing with the scarcity of computational resources (network devices are not computing servers).

In this context, some operations considered "basic" in traditional AI/ML approaches, such as using large language models (LLMs), are nearly impossible to implement in real systems with limited resources and strict performance constraints. A typical use case is the optimization of cloud/network equipment, driven by the increasing complexity of these systems.

Such operations (management plane) could potentially be facilitated by configuration or log analysis via an LLM, but in a high-speed environment, this remains unrealistic given the number of parameters involved (throughput constraints) on the one hand, and the reaction time requirements (latency constraints) on the other. Offloading part of the processing directly into devices (in-network ) is an option, but its efficiency is limited by the constraints on available resources.

It is therefore crucial (i) to investigate the limits of AI-driven computation within converged cloud/network systems, and (ii) to propose practical solutions for these environments that can guarantee a satisfactory QoS while respecting energy and/or performance constraints. These challenges require a broad expertise, ranging from optimizing AI algorithms for network environments, distributed systems, as well as sustainability and energy resource management. The ideal candidate profile will be able to address these topics, ranging from data acquisition and analysis in networks (wired, wireless, or virtualized) to optimizing network performance while considering the energy/performance trade-off. Topics such as network architecture design and the implementation of data acquisition systems are also central to the profile

Your main tasks will be to:

- Participate in the design and implementation of courses in the field of AI applied to Networks
- Conduct research in your scientific field
- Participate in and contribute to the scientific activities of the Group in which you works.
- Participate in the development of partnerships, collaborations and contractual relations in the field of AI applied to Networks.

Pour réussir dans ce rôle, vous devez avoir un doctorat et avoir des compétences générales et complète en informatique. La/le candidat.e doit posséder une solide compréhension des réseaux, y compris des systèmes physiques et virtualisés (dans des environnements en nuage). Une profonde maîtrise des concepts architecturaux des réseaux (tels que les réseaux TCP/IP) et du cloud est demandée. En outre, le candidat doit avoir de solides connaissance des concepts de l'intelligence artificielle, y compris les flux de travail de l'IA, l'acquisition de données et le développement de modèles. Une expérience de l'intégration de l'IA dans les systèmes de réseaux et de l'optimisation des performances des réseaux par des méthodes d'IA est considérée comme un avantage.

Vous devez également Maîtriser des concepts de workflow IA (collecte de données, entraînement, validation, déploiement) dans des environnements de systèmes en réseaux (cloud, edge, core devices, etc.), avoir des connaissances des grandes infrastructures numériques et leurs outils de gestion/déploiement (systèmes cloudifiés, CI/CD, DevOps), maitriser la programmation en C, C++ et/ou Python. La maîtrise de l'anglais est obligatoire.

Est un plus si vous avez une :

- Expérience post-doctorale ou internationale dans un laboratoire académique ou industriel appréciée
- Expérience dans l'enseignement
- Expérience en pipeline DevOps et MLOps
- Connaissances sur les problématiques d'efficacité énergétique dans les systèmes à hautes performances.
- Expérience en ce qui concerne les mesures réseaux et l'évaluation des performances (génération de trafic, tests des équipements, etc.).

Si vous êtes passionné(e) par la l'intelligence artificielle nous serions ravis de recevoir votre candidature.

Pourquoi nous rejoindre ?
Vous travaillerez dans un environnement en plein développement, agréable, verdoyant et accessible (notamment pour les personnes en situation de handicap) à seulement 20 km de Paris (RER B et C, proximité des grands axes routiers, navette mutualisée en partance de la Porte d'Orléans). Vous bénéficierez de :

• 49 jours de congés annuels (CA + RTT)
• Flexibilité des horaires de travail (en fonction de l'activité du service)
• Télétravail 1 à 3 jours/semaine possible
• Remboursement abonnement transports en commun à 75%
• Proximité de nombreuses infrastructures sportives, conciergerie, parking souterrain, restauration interne...
• Associations du personnel au niveau de l'école et du ministère
• A savoir : nos cotisations sociales sont moins élevées que dans le secteur privé

Modalités de candidature :
Pour candidater envoyez les éléments suivants :

- un CV détaillé
- une lettre de motivation
- les rapports de thèse et de soutenance
- les perspectives d'enseignement (activités menées, méthodes pédagogiques utilisées, projet d'enseignement de formation initiale et formation continue (max 4 pages)
- les perspectives de recherche (synthèse des principaux axes de recherche, projet de recherche) (max 4 pages)
- une copie des 3 principales publications
- les noms et adresses mail de deux personnalités qualifiées pouvant donner un avis éclairé sur la candidature

Sélection : Le processus de sélection se déroule en 5 étapes :
- Elimination des dossiers qui n'ont pas les qualifications requises
- Echange avec l'équipe d'accueil pour établir une liste des candidats présélectionnés
- Entretien préalable avec les Ressources Humaines
- Audition par la commission de recrutement et classement des candidats retenus
- Entretien final avec le directeur de Télécom Paris

Informations complémentaires :

Fin candidature : 23 mars 2025
Type de contrat : CDI
Contacts : Leonardo LINGUAGLOSSA, linguaglossa@telecom-paris.fr ,Jean-Louis ROUGIER rougier@telecom-paris.fr
Description de poste complète ici

Nous recrutons sur la base des compétences, sans distinction d'origine, d'âge ou de sexe, et tous nos postes sont ouverts aux personnes handicapées.