<div dir="ltr"><br clear="all"><div><div class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div><div><div><div id="gmail-rgw5_58b80addb6bab" class="gmail-js-widgetContainer"><b>Job description  </b><div id="gmail-rgw6_58b80addb6bab" class="gmail-job-description gmail-c-cms-output gmail-js-widgetContainer"><div class="gmail-description-block"><p>The
 Signal Processing Laboratory (LTS5) at EPFL (Lausanne, Switzerland) is 
recruiting an outstanding postdoctoral researcher to work on <strong>Machine Learning for Facial Image Analysis</strong>.<br><br>Lead
 by Prof. Jean-Philippe Thiran, the LTS5 develops leading edge research 
in image analysis and computer vision, with a particular emphasis on 
facial image analysis, including 3D face reconstruction, facial 
expression recognition, lip-reading, eye tracking, etc. in close 
collaboration with the Istanbul Technical University (Prof. Hazım Kemal 
Ekenel).<br><br>In the context of several industrial collaborations and 
of a large H2020 EU project dedicated to Advanced Driver Assistance 
Systems (Project ADAS&ME - <a href="https://www.researchgate.net/deref/http%3A%2F%2Fwww.adasandme.com%2F" rel="nofollow noopener" target="_blank">http://www.adasandme.com</a>),
 we have an open position for a postdoctoral research specialized in 
machine learning and facial expression recognition. Research will be 
primarily oriented towards developing innovative machine learning 
methods for personalized facial expression recognition.</p>
<p><strong>Details:</strong></p>
<ul><li>The position is for at least 2 years (1 year contract, 
renewable). EPFL offers attractive salaries, based on experience and 
excellence criteria</li><li>Post-doc fellows of exceptional caliber may also be granted 
responsibility for co-supervising a PhD student on a subject related to 
their research</li><li>Starting date is anytime between April 1 and October 1, 2017, with preference for an early start</li></ul><p><strong>How to apply:</strong></p>
<p>Full applications and informal inquiries should be sent to Prof. Jean-Philippe Thiran by email: <a href="mailto:jean-philippe.thiran@epfl.ch">jean-philippe.thiran@epfl.ch</a><br></p>
<p>Full applications must be in the form of a single pdf file including:
 a motivation letter describing your research interests and your match 
to the advertised position, your CV and publication list, and names and 
email address of 3 references. Screening of candidates will start in 
March 2017.</p></div>  <h4 class="gmail-description-headline">Desired skills and experience</h4> <div class="gmail-description-block"><ul><li>Candidates
 will have an outstanding profile and hold, or be about to finish, a PhD
 in electrical engineering, applied mathematics, computer science or a 
related area</li><li>Strong competences in image processing and machine learning 
are required, including deep learning, model adaptation, face 
reconstruction and analysis</li><li>Good programming skills (C++ or equivalent) are required</li></ul></div>   <h4 class="gmail-description-headline">About the employer</h4> <div class="gmail-description-block"> <div> <div>The
 Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL - 
<a href="http://www.epfl.ch/index.en.html">http://www.epfl.ch/index.en.html</a>) is an internationally top-ranked 
scientific research and educational institution on the shores of Lake 
Geneva, Switzerland. As one of two Swiss Federal Institutes of 
Technology, its trajectory over the past four decades is 
unparalleled—taking the lead in emerging fields of research such as 
bioengineering, signal processing and energy / transportation 
technology.</div>

<div>Under the leadership of Professor Jean-Philippe Thiran, the <a href="https://www.researchgate.net/deref/http%3A%2F%2Flts5www.epfl.ch" rel="nofollow noopener" target="_blank">Signal Processing Laboratory (LTS5)</a>
 of EPFL counts some 30 researchers, both PhD students and post-docs, 
conducting leading edge research in different domains of signal/image 
analysis and computer vision, including data acquisition 
and reconstruction, object detection, recognition and tracking, 
behavioral models in image analysis, facial image analysis, medical and 
remote sensing imaging.</div>
 </div> </div>  </div>  </div><div dir="ltr"><br></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
<div dir="ltr"><br></div></div>