Chercheur Postdoctoral en Optimisation Boîte Noire
Il y a 2 mois
Cette offre est disponible dans les langues suivantes:
- Français
- Anglais
Date Limite Candidature : mercredi 20 novembre 2024 23:59:00 heure de Paris
**Informations générales**:
**Intitulé de l'offre **:Chercheur Postdoctoral en Optimisation Boîte Noire (H/F)**
Référence : UMR7606-CARDOE-004
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : PARIS 05
Date de publication : mercredi 30 octobre 2024
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 24 mois
Date d'embauche prévue : 1 février 2025
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : Entre 2 805,35 € et 4 541,08 € brute mensuelle, selon expérience
Niveau d'études souhaité : Niveau 8 - (Doctorat)
Expérience souhaitée : Indifférent
Section(s) CN : Sciences de l'information : fondements de l'informatique, calculs, algorithmes, représentations, exploitations
**Missions**:
**Activités**:
Les algorithmes d'optimisation de type boîte noire sont des solveurs à usage général, souvent utilisés pour résoudre des problèmes d'optimisation difficiles pour lesquels on ne dispose que de peu de temps ou de connaissances pour développer des stratégies de résolution adaptées au problème. Il existe une pléthore d'algorithmes d'optimisation de type boîte noire, qui se complètent mutuellement en termes de forces et de faiblesses pour différents types de problèmes et pour différentes étapes du processus d'optimisation. Bien que cette complémentarité soit largement reconnue, nous manquons d'approches efficaces pour en tirer parti, ce qui entraîne des solutions sous-optimales qui entraînent une utilisation inefficace de nos ressources limitées.
L'objectif de ce poste de postdoctorant est de nous aider à développer des techniques efficaces pour choisir des problèmes d'optimisation de type boîte noire adaptés à une tâche donnée de manière automatisée et à la volée. Les questions clés qui guideront nos recherches sont (1) quel algorithme sélectionner pour la phase initiale, (2) quand passer d'un algorithme à un autre et (3) comment démarrer à chaud le solveur sélectionné afin qu'il puisse continuer la recherche de solutions de haute qualité aussi efficacement que possible.
Le poste est financé par le projet ERC Consolidator « dynaBBO : sélection et configuration dynamiques d'algorithmes d'optimisation de boîte noire ».
**Compétences**:
**Contexte de travail**:
Le poste est financé via la bourse ERC Consolidator « dynaBBO : Dynamic Selection and Configuration of Black-box Optimization Algorithms ». Des fonds pour les déplacements et la participation à des conférences sont disponibles. Le postdoc aura accès aux ressources informatiques du LIP6 et de Sorbonne Université.
Notre langue de travail est l'anglais. Aucune compétence en français n'est requise.
**Contraintes et risques**:
Non pertinent.
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