Missions
1. 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.
2. 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.
3. 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
4. Conduire des travaux de recherche dans les domaines de l’optimisation et l’apprentissage pour la détection distribuée
5. Valorisation et diffusion scientifique à travers la publication des résultats de recherche dans des conférences et revues internationales
6. 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
7. Contribuer à la visibilité scientifique du département, de l’école et de l’institution Mines-Télécom
Formation
Niveau de formation et/ou expérience requis :
8. 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
9. Une expérience en conception de systèmes distribués, simulation numérique, ou développement d’algorithmes d’apprentissage est fortement souhaitée.
Compétences, connaissances et expériences indispensables
10. Maitrise de l’anglais à l’écrit et à l’oral
11. Bonnes Connaissances scientifiques en : optimisation, apprentissage statistique et machine learning (apprentissage automatique, apprentissage profond), apprentissage par renforcement, communications sans fil
12. Connaissance des outils et environnements de développement logiciels associés : Python, PyTorch
13. Connaissances en développement logiciel : Linux, Git
14. Expertise en conception et analyse d'algorithmes
15. Excellentes compétences en communication scientifique
Compétences, connaissances et expériences souhaitables
16. Expérience dans le domaine du développement d’outils de simulation
17. Connaissances scientifiques larges : probabilités, statistiques, processus stochastiques, théorie de l’information, théorie de communication
18. Connaissances en IA
Capacités et aptitudes
19. Aptitude au travail en équipe au sein de contrats de recherche nationaux ou internationaux, en collaboration avec des partenaires académiques et industriels
20. Qualités relationnelles
21. Aptitude à la synthèse et à la rédaction
22. Sens de l’animation et de l’organisation
23. Sens du travail en équipe
24. Réactivité, esprit d’initiative et de rigueur
25. Curiosité
26. Intérêt pour les nouvelles technologies
27. Autonomie
Informations complémentaires et candidature
28. Date limite de candidature :
29. Nature du contrat : CDD de 12 mois
30. Catégorie et métier du poste (usage interne): II - P, Post-Doctorant ou A (fonction publique)
31. Localisation du poste: Evry-Courcouronnes
32. Les postes offerts au recrutement sont ouverts à toutes et tous avec, sur demande, des aménagements pour les candidats en situation de handicap
33. 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
34. Contact : Mireille SARKISS,
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