Dans les systèmes à grande échelle tels que le cloud les décisions d’allocation de ressources sont prises à haute fréquence. Face à la complexité de ces décisions ainsi que l’incertitude de paramètres, les approches basées solvers numériques se trouvent démunies. Afin de relever ces deux défis à la fois, ce projet de recherche se tourne vers la prise de décision automatique adossée d’un algorithme d’apprentissage. Le chercheur (H/F) aura pour mission la conception et la validation des algorithmes d’apprentissage centralisés ainsi que distribués pour un cloud grande échelle et à paramètres dynamiques.
Activités
-- Conception d'algorithmes d'apprentissage pour l'allocation de ressources
-- Expérimentations numériques
-- Rédaction de rapports/articles de recherche
-- Présentation des travaux sous forme d’exposé
Compétences
-- Doctorat en Informatique ou mathématiques appliquées ou des domaines connexes
-- Expertises en MDPs et RL
-- Bonnes connaissances en allocation de ressources dans les clouds
-- Capacité à rédiger des articles scientifiques et des rapports de recherche
Contexte de travail
Les travaux s'effectueront au sien de l’équipe SARA du LAAS-CNRS à Toulouse.
Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.
Les travaux s'effectueront au sien de l’équipe SARA du LAAS-CNRS à Toulouse.
Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.
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