Chercheur (Post-doctoral) en Mathématiques Appliquées (F/H)

Type de recrutement:
Poste ouvert en CDD
- Quotité de travail:
100%
- Niveau d'emploi:
A - Chercheur
- Durée du contrat:
1 an
- Localisation:
GIPSA-lab
Rue des Mathématiques 11
38400 Saint-Martin-d'Hères

Présentation de la structure

Le projet sera réalisé au sein de l'équipe MODUS (Modélisation et Décision Optimale pour Systèmes Incertains) du laboratoire de recherche GIPSA-lab, Université Grenoble Alpes. Des visites régulières seront effectuées à Lyon et Rennes pour des rencontres de projet et des interactions avec les équipes de recherche.

L'Université Grenoble Alpes est une institution pluridisciplinaire située au cœur des Alpes françaises, réputée pour ses activités de recherche scientifique et technologique. Ancrée dans son territoire, pluridisciplinaire et ouverte sur le monde, elle compte 59 000 étudiants dont 10 500 étudiants internationaux, 3 000 doctorants et 7 800 personnels.

Sous la supervision directe de Bogdan Robu (GIPSA-lab) ainsi que Matteo Tacchi (GIPSA-lab) et Eric Rutten (INRIA Grenoble) vous rejoindrez une équipe pluridisciplinaire et dynamique composée également de 3 étudiants en master basés au GIPSA-lab (à recruter en commun).
Ce projet de recherche est une collaboration entre l'Université Grenoble Alpes à travers le laboratoire de recherche GIPSA-lab pour leur expertise en ingénierie du contrôle, l'INSA Lyon à travers le laboratoire LIRIS (pour leur expertise sur la conception et la mise en œuvre de DNN) et le centre de recherche Inria de Rennes (pour leur expertise sur la mise en œuvre du FPGA). Ce projet est financé au travers de l’appel ANR TSIA - Recherche Spécifique en Intelligence Artificielle. Les équipes de Lyon et de Rennes sont également composées de 2 chercheurs seniors chacune ainsi que de 2 doctorants et 1 ingénieur de développement.

Missions principales

Ce travail s'inscrit dans le WP3 de RADTAL, qui est le dernier WP du projet, et se situe à l'intersection des travaux de nos collègues de Lyon et Rennes (WP1 et WP2). Vous utiliserez donc les résultats précédents obtenus dans ces deux WP et les intégrerez dans une architecture reconfigurable.

Activités principales
- Développer deux algorithmes de contrôle : Un pour un modèle DNN variable sur une architecture matérielle fixe, afin d’atteindre des objectifs comme l’amélioration des performances ou la réduction de la consommation d’énergie et un autre pour un modèle DNN fixe exploitant différentes configurations matérielles pour atteindre les mêmes objectifs
- Combiner ces deux algorithmes pour créer un contrôleur global capable de gérer simultanément le modèle DNN et les configurations matérielles, tout en coordonnant les boucles matérielle et logicielle avec des priorités ajustables.
- Mettre en œuvre, tester et évaluer la solution proposée en collaboration avec les partenaires, avec un support d’ingénieurs basé à Rennes et Lyon pour les systèmes réels

Compétences attendues
- Bonnes compétences en anglais
- Bonnes compétences programmation en Python
- Avoir soit une solide formation en théorie du contrôle et des connaissances en programmation de réseaux de neurones ou une solide formation en programmation de réseaux de neurones
- Bonnes connaissances en mathématiques appliquées
- Avoir des connaissances sur l'implémentation de FPGA sont une valeur ajoutée mais ne sont pas obligatoires car l'implémentation proprement dite sera réalisée par les ingénieurs de notre équipe de recherche

Rémunération

A partir de 3020€ mensuel brut et en fonction de l’expérience.