Chercheur post-doctoral en apprentissage statistique

il y a 7 jours


Paris, Île-de-France CNRS Temps plein

Offre de recherche

Le CNRS recherche un chercheur post-doctoral pour travailler sur les algorithmes d'apprentissage statistique. Le candidat devra étudier les algorithmes modernes sous un angle théorique et faire des avancées théoriques dans ce contexte.

Missions

Les missions principales du chercheur post-doctoral seront de mener un projet de recherche visant à faire des avancées sur les garanties théoriques des algorithmes d'apprentissage statistique, de publier les résultats à des conférences ou journaux, et de participer à la vie scientifique du laboratoire d'accueil.

Compétences

Le candidat devra avoir un doctorat en mathématiques ou informatique, et des compétences importantes en statistiques, optimisation numérique et théorie du transport optimal. Il devra également avoir une bonne maîtrise de Python et de des bibliothèques pour l'implémentation d'algorithmes d'apprentissage.

Contexte de travail

Le chercheur post-doctoral travaillera avec Kimia Nadjahi (CNRS - ENS) et Claire Boyer (Institut de Mathématiques d'Orsay, Université Paris-Saclay). Il fera partie de l'équipe DATA du département d'informatique de l'École Normale Supérieure (ENS). Il sera basé au CSD, une initiative pluridisciplinaire regroupant des chercheurs et chercheuses des départements d'informatique, de mathématiques, de sciences cognitives et de phsyique de l'ENS.



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