Post-doctorat (H/F) en traitement du signal et apprentissage automatique

il y a 1 semaine


Nancy, Grand Est, France CNRS Temps plein

Informations générales

Intitulé de l'offre : Post-doctorat (H/F) en traitement du signal et apprentissage automatique
Référence : UMR7039-RICBOR-001
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : VANDOEUVRE LES NANCY
Date de publication : mardi 28 mai 2024
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 12 mois
Date d'embauche prévue : 2 septembre 2024
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : environ 2935€ bruts mensuels
Niveau d'études souhaité : Niveau 8 - (Doctorat)
Expérience souhaitée : Indifférent
Section(s) CN : Sciences de l'information : traitements, systèmes intégrés matériel-logiciel, robots, commandes, images, contenus, interactions, signaux et langues

Missions

Dans de nombreuses applications, y compris l'imagerie hyperspectrale, les problèmes inverses nécessitent la recherche de solutions respectant certaines contraintes, telles que l'appartenance à une variété riemannienne. Cependant, ces contraintes sont rarement exploitées par les algorithmes actuels et ne sont pas prises en compte par la majorité des modèles pré-entraînés. En conséquence, les performances des modèles d'apprentissage automatique peuvent en être négativement impactées.
Le candidat (H/F) développera des algorithmes non supervisés pour la résolution des problèmes inverses, en exploitant la structure de l'espace des solutions tout en utilisant les informations provenant des modèles pré-entraînés. Un des objectifs principaux sera de fournir des garanties théoriques pour ces algorithmes, d'analyser leur convergence ainsi que l'unicité des solutions. Un autre objectif sera de concevoir des algorithmes efficaces pour l'analyse en ligne (en temps réel) des flux de données.

Activités

Les activités de la personne recrutée incluront :

•la mise en œuvre de méthodes d'apprentissage automatique non supervisées pour la résolution des problèmes inverses.

•le développement et l'implantation d'algorithmes, ainsi que la comparaison avec les méthodes de l'état de l'art.

•la rédaction d'articles scientifiques et la présentation des résultats lors de conférences nationales et internationales.

•la participation aux réunions avec les partenaires du projet.

Compétences


•Doctorat en traitement du signal, mathématiques appliquées, ou équivalent.

•Bonnes connaissances en traitement du signal sur les variétés, problèmes inverses et apprentissage non supervisé.

•Compétences en programmation (maîtrise de Python et MATLAB).

•Maîtrise de l'anglais (écrit et oral).

•Bonnes capacités de communication.

Contexte de travail

Le CRAN est une « Unité Mixte de Recherche ‐ UMR 7039 » commune à l'Université de Lorraine (Pôle scientifique « Automatique, Mathématiques, Informatique et leurs Interactions ‐ AM2I ») et au CNRS (Institut « CNRS Sciences Informatiques »). Le laboratoire totalise près de 250 membres : au 1er janvier 2024, on dénombre 120 chercheurs ou enseignants-chercheurs et une centaine de doctorants, post-doctorants et chercheurs invités. Le laboratoire est organisé en trois départements CID, MPSI et BioSiS :
- Le département CID (Contrôle Identification Diagnostic) regroupe l'ensemble des activités de recherche du CRAN portant sur l'automatique des systèmes dynamiques continus et cyber-physiques;
- Le département MPSI (Modélisation Pilotage et Sûreté des Systèmes Industriels) étudie de manière privilégiée les systèmes industriels qui relèvent pour l'essentiel des domaines d'application de l'industrie du futur, des systèmes cyberphysiques, des réseaux de communication, des transports, du bâtiment et de l'énergie.
- le département BioSiS (Biologie, Signaux et Systèmes en Cancérologie et Neurosciences) associe biologistes et cliniciens aux spécialistes du numérique. Les recherches en santé, tant fondamentales que translationnelles, concernent les domaines de la cancérologie et des neurosciences.
La personne recrutée intégrera le département BioSiS et notamment le projet SiMul (Signaux Multidimensionnels). Le laboratoire est réparti sur 8 sites. La personne recrutée sera sur le site campus Aiguillettes de la Faculté des Sciences et Technologies.

Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.



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