About this role
Un·e académique en Optimization and Learning for Data-Driven Decision systems Référence du poste: 38690 / LSM 067 / 2027 L'UCLouvain recherche Un·e académique à temps plein en Optimization and Learning for Data-Driven Decision systems Campus principal: Louvain-la-Neuve À propos de nous L'UCLouvain est la première université belge francophone et est aussi largement reconnue à l'international. Université complète implantée au cœur de l’Europe depuis 1425, elle rassemble près de 40.000 étudiantes et étudiants et 6 000 membres du personnel répartis sur 9 campus, à Bruxelles et en Wallonie. A l’UCLouvain, la recherche et l’enseignement s’organisent au sein de 20 facultés, 23 instituts de recherche, 5 learning centers et 18 bibliothèques. Elle compte aussi deux cliniques universitaires. L’UCLouvain est un acteur majeur de transition vers une société durable. Elle intègre les enjeux de la crise écologique dans les formations et développe de nombreux projets locaux (ferme universitaire, campus durables). Université numérique, l'UCLouvain s’implique dans la science et l’éducation ouvertes et forme les enseignants aux pratiques pédagogiques innovantes (Louvain Learning Lab). Grâce à 2 parcs scientifiques, la recherche bénéficie d’interaction avec 250 entreprises et 3 incubateurs, au cœur d’une région animée par l’innovation technologique. L’UCLouvain a une solide tradition de collaborations internationales tant en enseignement qu’en recherche. Ces partenariats se concrétisent à travers de nombreux accords d’échange, l’engagement fort dans l’alliance européenne Circle U. et dans le réseau The Guild, et l’accueil d’une large communauté de chercheuses et chercheurs internationaux, facilité par le Louvain Welcome Desk. L’Université a une politique du personnel basée sur cinq binômes de valeurs qui constituent des piliers fondamentaux du mode de fonctionnement et de la façon de travailler et de vivre ensemble au sein de l’Université : https://uclouvain.be/fr/emploi/politique-personnel.html La fonction Au sein de la Louvain School of Management (LSM) et du Louvain Institute of Data Analysis and Modeling in economics and statistics (LIDAM), Secteur des sciences humaines, cette fonction comprend des activités d’enseignement, de recherche et de services à la communauté: Enseignement Vous enseignerez aux futurs cadres des compétences de haut niveau en programmation, en optimisation et en méthodologies décisionnelles fondées sur l'apprentissage. L'offre de formation actuelle dans laquelle vous serez amené·e à intervenir couvre notamment la programmation, la recherche opérationnelle, l'intelligence artificielle et la prise de décision quantitative. La charge d'enseignement est dispensée en anglais et en français, aux niveaux bachelier et master, sur les deux campus de la Louvain School of Management (LSM), situés à Louvain-la-Neuve et à Mons. Votre présence contribuera à renforcer les capacités d'encadrement de mémoires et à diversifier les approches pédagogiques, tout en assurant une présence interdisciplinaire plus marquée. Recherche Vous développerez un programme de recherche solide et de renommée internationale, axé sur l'optimisation mathématique et son intégration à la science des données et à l'apprentissage automatique pour les systèmes décisionnels. Vos domaines de recherche portent notamment sur les méthodes d'optimisation avancées (linéaire, en nombres entiers, stochastique, robuste, robuste en termes de distribution et sous contraintes aléatoires) ; l'analyse prédictive et prescriptive, qui fait le lien entre la prévision et la prise de décision ; les cadres décisionnels intégrant l'apprentissage (prédiction puis optimisation, apprentissage axé sur la décision, apprentissage par renforcement) ; et les modèles décisionnels algorithmiques combinant la programmation mathématique avec les techniques d'intelligence artificielle et du machine learning. Le ou la candidat·e retenu·e devra jouer un rôle actif au sein du Louvain Institute for Data Analysis and Modeling (LIDAM), et plus particulièrement au sein du pôle de recherche Center for Operations Research and Econometrics (CORE), en participant à des événements universitaires, en publiant dans des revues de référence en recherche opérationnelle, en programmation mathématique et en apprentissage automatique, en encadrant des doctorant.es et en collaborant activement avec les chercheurs du pôle de recherche, et plus généralement du Louvain Institute for Data Analysis and Modeling (LIDAM), ainsi qu'avec ceux du Institute of Information and Communication Technologies, Electronics, and Applied Mathematics (ICTEAM). Et encore... Vous assumerez, une fois confirmé·e (« tenured »), différentes activités de services et responsabilités au sein de l’institution, telles qu’un rôle dans les commissions de programme, dans les jurys d’études ou des responsabilités de gestion au sein de la faculté ou de l’institut de recherche. Vous contribuerez également aux services à la société, notamment dans les domaines économique, social, culturel ou de la coopération au développement. Enfin, vous assurerez, par des activités de recherche et d’enseignement, la visibilité internationale de l’université. Qui cherchons-nous? Votre parcours Vous êtes titulaire d’un doctorat en recherche opérationnelle, mathématiques appliquées, en ingénierie des systèmes, en informatique, en ingénierie de gestion ou dans un domaine quantitatif étroitement lié. Votre expérience Vous disposez d’une pratique avérée en enseignement universitaire, attestée si possible par des évaluations formelles. Vous avez développé une activité de recherche autonome attestée par des publications dans des revues internationales de premier plan ou par un fort potentiel de publication. Vos travaux s’inscrivent dans le champ de la recherche opérationnelle et de la programmation mathématique, avec une attention particulière portée à l’intégration des données et de l’apprentissage dans les processus d’optimisation. Une expérience dans l'obtention de financements de recherche compétitifs et dans la supervision de doctorants sera considérée comme un atout majeur. Vous l’avez complétée par un séjour prolongé ou une expérience significative à l’étranger, effectué hors de l’institution qui a délivré votre doctorat. Vos compétences Vous travaillez aisément en équipe d’enseignant·es et vous intégrez les résultats des recherches dans vos enseignements. Vous êtes capable de mener des recherches scientifiques de haut niveau, de l’obtention des fonds jusqu’à la gestion de l’équipe. Vous faites preuve de créativité, d’ouverture à l’innovation pédagogique et à la pluridisciplinarité. Vous communiquez en français et en anglais. Si ce n’est pas le cas, vous vous engagez à acquérir la maîtrise de ces deux langues dans un délai de deux ans après la prise de fonction. La connaissance d’autres langues est un atout. Et plus spécifiquement Vous développez des contributions originales en optimisation mathématique, tant sur le plan théorique qu’algorithmique et en modélisation, avec une orientation vers les systèmes décisionnels. Vos travaux peuvent notamment relever de la programmation en nombres entiers ou stochastique, de l’optimisation robuste ou distribuée, ou encore de l’intégration entre apprentissage et optimisation (par exemple : predict-then-optimize, apprentissage axé sur la décision, apprentissage par renforcement pour la décision séquentielle). Vous êtes motivé·e par le développement de cadres méthodologiques unifiés reliant programmation mathématique et science des données. Une expérience spécifique en optimisation fondée sur les données et l’apprentissage constitue un atout. Vous contribuerez activement à la communauté scientifique du CORE et du LIDAM, en renforçant les fondements méthodologiques et leur articulation avec l’intelligence artificielle. Nous vous offrons Une nomination définitive au cadre académique après évaluation positive de la période probatoire d’une durée habituelle de 4 ans. Ce type de carrière donne droit à une pension du secteur public; Une nomination au grade de chargé·e de cours ou de professeur·e en fonction de votre expérience académique antérieure, appréciée souverainement par le Conseil rectoral; Une charge d’enseignement plafonnée à un maximum de 90h pour un temps plein avant confirmation (en «tenured-track») contre 150h en «tenured»; Une rémunération attractive et évolutive en fonction de l’ancienneté et du processus de promotion; Un démarrage de vos fonctions au plus tôt le 1er septembre 2027; Un parcours de formation intégré en leadership et management et un éventail de formations pédagogiques, linguistiques et autres; Divers avantages: transport, famille, culture, commerces, etc.; Une politique du personnel soutenant l’égalité des chances et la diversité au sein de la carrière académique comme dans toutes les autres catégories de personnel; Une attention particulière portée à la conciliation vie privée – vie professionnelle. Informations pratiques Date limite de candidature: 5 novembre 2026 à midi (12h) (fuseau horaire UTC+1) Entrée en fonction: le 1er septembre 2027 Localisation: Secteur des sciences humaines Louvain School of Management (LSM) (https://uclouvain.be/fr/facultes/LSM) Louvain Institute of Data Analysis and Modeling in economics and statistics (IDAM) (https://uclouvain.be/fr/instituts-recherche/IDAM) Besoin de plus d’informations? Des questions sur la fonction ? Prof. Matthieu de Nanteuil, Doyen LSM – [email protected] Prof. Catherine Legrand, Présidente IDAM – [email protected] Des questions sur la procédure ? Mme Céline Brauns – Cabinet de la Rectrice - [email protected] Des questions sur le dépôt de votre dossier online ? Mme Andreea Chiriac – Cabinet de la Rectrice – [email protected] Intéressé·e? Les candidatures doivent être introduites exclusivement via l’outil de recrutement en ligne de l’UCLouvain ; celles transmises par d’autres canaux ne seront pas prises en considération. Les modalités complètes de constitution du dossier sont disponibles à l’adresse suivante: https://uclouvain.be/fr/emploi/candidature-aca.html Pour être recevable, le dossier de candidature doit comprendre un fichier PDF unique, contenant les documents suivants: une lettre de motivation (à inclure également dans votre profil candidat); un curriculum vitae détaillé et à jour (à inclure également dans votre profil candidat); une copie du diplôme officiel de doctorat; la liste complète de vos publications, accompagnée d’un résumé de trois publications récentes et significatives; un projet pédagogique, présentant votre vision et vos méthodes d’enseignement; une stratégie de recherche, décrivant votre programme de recherche envisagé sur cinq ans. Les candidat·es présélectionné·es et invité·es à une audition seront ultérieurement invité·es à fournir: un projet de thèse de doctorat, en vue de l’éventuel engagement d’un·e doctorant·e dès la première année de la nomination; trois à cinq lettres de recommandation, à transmettre directement par les personnes de référence selon les modalités qui leur seront communiquées.