Post-doctorant ou Post-Doctorante en Optimisation de la détection distribuée via apprentissage par renforcement

Description de l'offre d'emploi Présentation de Télécom SudParis :

Télécom SudParis est une grande école publique d'ingénieurs reconnue au meilleur niveau des sciences et technologies du numérique. La qualité de ses formations est basée sur l'excellence scientifique de son corps professoral et une pédagogie mettant l'accent sur les projets d'équipes, l'innovation de rupture et l'entreprenariat. Télécom SudParis compte 1 000 étudiantes et étudiants dont 700 élèves ingénieurs et environ de 150 doctorantes et doctorants. Télécom SudParis fait partie de l'Institut Mines-Télécom, premier groupe d'école d'ingénieurs en France, et partage son campus avec Institut Mines-Télécom Business School. Télécom SudParis est co- fondatrice de l'Institut Polytechnique de Paris (IP Paris), Institut de Sciences et Technologies à vocation mondiale avec l'École polytechnique, l'ENSTA Paris, l'ENSAE Paris, l'ENPC et Télécom Paris. Vidéo présentation de Télécom SudParis

À propos de l'Institut Mines-Télécom :

L'Institut Mines-Télécom (IMT) est un établissement public dédié à l'enseignement supérieur et la recherche pour l'innovation dans les domaines de l'ingénierie et du numérique. À l'écoute permanente du monde économique, l'IMT conjugue une forte légitimité académique et scientifique, une proximité avec les entreprises et un positionnement unique sur les transformations majeures au XXIe siècle : numériques, énergétiques, industrielles et éducatives siècle. Ses activités se déploient au sein des grandes écoles Mines et Télécom sous tutelle du ministre en charge de l'Industrie et des communications électroniques, de deux filiales et de partenaires associés ou sous convention. L'IMT est membre fondateur de l'Alliance Industrie du Futur. Il est doublement labellisé Carnot pour la qualité de sa recherche partenariale. Vidéo de présentation de l'Institut Mines-Télécom

Missions

• Conception et optimisation de systèmes de test d'hypothèses distribués

Caractériser et optimiser des architectures multi-sauts et multi-terminaux de test d'hypothèses distribuées, en tenant compte de contraintes strictes de coût de communication, afin de garantir une détection efficace et évolutive dans des scénarios réseau réalistes.

• Rapprochement des limites théoriques et des implémentations pratiques

Traduire les limites de performance issues de la théorie de l'information et les stratégies de communication optimales en schémas de détection distribuée implémentables, conciliant précision de détection, robustesse et efficacité.

• Développement de solutions pratiques via l'apprentissage par renforcement

Concevoir et mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage par renforcement pour obtenir des schémas de détection adaptatifs, flexibles et applicables dans des des environnements de réseau contraints.

Activités

1. Conduire des travaux de recherche dans les domaines de l'optimisation et l'apprentissage pour la détection distribuée

2. Valorisation et diffusion scientifique à travers la publication des résultats de recherche dans des conférences et revues internationales

3. Participer à des réunions et des séminaires dans le cadre du projet PEPR Réseaux du Futur (NF-Founds) danq lequel s'incrit ce sujet de post-doctorat

4. Contribuer à la visibilité scientifique du département, de l'école et de l'institution Mines-Télécom

Pré-requis du poste Formation

Niveau de formation et/ou expérience requis :

• Doctorat (PhD) en sciences ou ingénierie dans un domaine pertinent, tel que : Optimisation pour les systèmes de communications, les systèmes distribués ou les réseaux futurs, Apprentissage automatique/apprentissage par renforcement

• Une expérience en conception de systèmes distribués, simulation numérique, ou développement d'algorithmes d'apprentissage est fortement souhaitée.

Compétences, connaissances et expériences indispensables

• Maitrise de l'anglais à l'écrit et à l'oral

• Bonnes Connaissances scientifiques en : optimisation, apprentissage statistique et machine learning (apprentissage automatique, apprentissage profond), apprentissage par renforcement, communications sans fil

• Connaissance des outils et environnements de développement logiciels associés : Python, PyTorch

• Connaissances en développement logiciel : Linux, Git

• Expertise en conception et analyse d'algorithmes

• Excellentes compétences en communication scientifique

Compétences, connaissances et expériences souhaitables

• Expérience dans le domaine du développement d'outils de simulation

• Connaissances scientifiques larges : probabilités, statistiques, processus stochastiques, théorie de l'information, théorie de communication

• Connaissances en IA 

Capacités et aptitudes

• Aptitude au travail en équipe au sein de contrats de recherche nationaux ou internationaux, en collaboration avec des partenaires académiques et industriels

• Qualités relationnelles

• Aptitude à la synthèse et à la rédaction

• Sens de l'animation et de l'organisation

• Sens du travail en équipe

• Réactivité, esprit d'initiative et de rigueur

• Curiosité

• Intérêt pour les nouvelles technologies

• Autonomie

Informations complémentaires et candidature

• Date limite de candidature : 

• Nature du contrat : CDD de 12 mois

• Catégorie et métier du poste (usage interne): II - P, Post-Doctorant ou A (fonction publique)

• Localisation du poste: Evry-Courcouronnes

• Les postes offerts au recrutement sont ouverts à toutes et tous avec, sur demande, des aménagements pour les candidats en situation de handicap

• Conditions de travail : 44 jours de congés, télétravail possible, restaurant et cafétéria sur site, accessibilité en transport en commun (avec participation de l'employeur) ou proche des axes routiers, association du personnel et association sportive sur le campus

• Contact :  Mireille SARKISS, mireille.-

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Autre offre d'emploi

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