Appel à candidatures : postdoctorats en apprentissage statistique et intelligence artificielle à Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris, France

Nous proposons actuellement un poste de post-doctorant·e d’une durée de trois ans et un autre d’une durée de deux ans pour rejoindre la chaire au sein de la chaire « Data Science and Artificial Intelligence for Digitalized Industry and Services » (DSAIDIS) sur l’un des sujets suivants :

  • Robustesse et interprétabilité pour un apprentissage statistique fiable
  • Méthodes à noyaux profonds
  • Apprentissage sans données de référence/Apprentissage par transfert
  • Apprentissage autonome/continu

La Professeure Florence d’Alché-Buc est titulaire de la chaire DSAIDIS, d’une durée de cinq ans, qui a pour partenaires cinq grands groupes : Airbus Defense & Space, Engie, Idemia, Safran et Valeo. Impulsé par le thème de la prise de décision dans les domaines sensibles (défense, transports, industrie), le programme scientifique de la chaire DSAIDIS met l’accent sur les enjeux critiques de l’apprentissage avec garanties (robustesse, fiabilité, transparence) dans un contexte de données massives, multimodales et faiblement étiquetées.

Mission: Les post-doctorant·es devront justifier d’une solide formation en ce qui concerne les aspects théoriques et informatiques de l’apprentissage statistique. Ils/elles entreprendront des recherches au sein de l’équipe sur les thématiques citées ci-dessus et contribueront à la direction de thèses doctorales. IIs/elles publieront dans les conférences internationales de Machine Learning les plus importantes. Les candidat·es retenu·es participeront également activement à l’animation scientifique de la Chaire et travailleront aussi à favoriser la collaboration sur des applications avec les partenaires industriels.

Formation
Les candidats retenus doivent être titulaires d’un doctorat dans le domaine de l’apprentissage statistique, la statistique/biostatistique ou de l’informatique, pouvoir justifier d’une solide expérience de la publication dans les conférences et revues spécialisées, dans le domaine de l’apprentissage statistique et ont bénéficié d’une excellente formation en mathématiques appliquées/statistique. Un goût prononcé pour les aspects informatiques de l’apprentissage statistique, ainsi de que de très bonnes compétences en programmation (Python) sont indispensables.

Salaire : à déterminer en fonction du profil du/de la candidat·e

Lieu

Campus de l’Institut Polytechnique de Paris (à 25 km de Paris): Télécom Paris, 19 place Marguerite Perey, F-91120 Palaiseau, campus desservi par les transports en commun

Candidature

Pour postuler, merci d’utiliser le formulaire ci-dessous et de joindre un document unique qui comprend une présentation des domaines de recherche, un curriculum vitae, une photocopie des certificats et diplômes pertinents, la (pré)publication de deux articles et les noms et adresses de deux personnalités qualifiées pouvant donner un avis éclairé sur la candidature.

Vos choix de sujets*

Robustesse et interprétabilité pour un apprentissage statistique fiableMéthodes à noyaux profondsApprentissage sans données de référence/Apprentissage par transfertApprentissage autonome/continu

Ce fichier unique doit contenir:
- une présentation des domaines de recherche,
- un curriculum vitae,
- une photocopie des certificats et diplômes pertinents,
- la (pré)publication de deux articles
- les noms et adresses de deux personnalités qualifiées pouvant donner un avis éclairé sur la candidature.

Date limite

  • les candidatures seront évaluées dès leur réception et au plus tard, le 20 novembre.
  • la prise de poste pourra s’effectuer à partir du 20 novembre.