Contribuer à : Le développement technique et la comparaison d'algorithmes avancés dans les deux domaines de recherche : Implémentation d'agents d'apprentissage par renforcement profond utilisant PyTorch et des bibliothèques Python associées. Benchmarking d'algorithmes avancés par rapport à la base de l'apprentissage q Analyse de la manière dont une sophistication algorithmique accrue influence les régimes de convergence, la propension à la coopération et la rapidité à laquelle des résultats collusifs émergent. L'extension de l'expérience de terrain dans le second volet de recherche : Développement d'agents IA sophistiqués en interne capables de tester des logiciels commerciaux de repricing dans des scénarios concurrentiels réalistes. Conception de protocoles de test qui confrontent des logiciels commerciaux alimentés par l'IA à des concurrents simulés de comportements concurrentiels variés. Évaluation des capacités adaptatives des logiciels commerciaux de retarification par rapport aux benchmarks de théorie des jeux. La diffusion académique et la valorisation des résultats : Co-rédaction de documents de travail avec le chercheur principal et les collaborateurs du projet. Soumission d'articles à des revues à comité de lecture de premier plan en économie (par exemple, American Economic Review, Management Science, RAND Journal of Economics ) et en informatique (par exemple, ACM, Elsevier, Springer Journals). Présentation des résultats lors de conférences internationales en économie (EARIE, ASSA, TSE Digital Economics Conference) et en informatique (ICML, ICMLA, ACM SIGKDD). Participer aux activités académiques du département Selon votre profil, certains aspects seront explorés plus en profondeur que d'autres, et d'autres contributions pourront être envisagées—notamment concernant l'intégration d'algorithmes de pointe ou l'affinement du protocole expérimental. Nous sommes ouverts aux propositions des candidats pour des contributions en fonction de leurs domaines d'intérêt et d'expertise. Niveau de formation et/ou d'expérience requis : Un doctorat (ou proche de l'achèvement) en économie quantitative, gestion quantitative ou informatique, ou presque terminé Compétences, connaissances et expériences indispensables : Compétences avancées en programmation, de préférence avec Python Connaissances de la théorie des jeux classique et/ou algorithmique Compétences, connaissances et expériences souhaitables : Familiarité avec la mise en œuvre des simulations Expérience avec des bibliothèques d'IA telles que PyTorch ou Tensorflow Maîtrise de l'apprentissage par renforcement multi-agents Capacités et aptitudes : Travail au sein d'une équipe multidisciplinaire Rigueur Compétences d'écoute et qualités interpersonnelles Proactivité A PROPOS DE NOS ECOLES : Institut Mines-Télécom Business School : Grande Ecole de commerce de l’IMT-Institut Mines-Télécom, premier groupe d’écoles d’ingénieurs de France, Institut Mines-Télécom Business School est une école publique et socialement inclusive qui forme des managers et des entrepreneurs responsables, innovants et ouverts sur le monde, afin de guider les entreprises dans les transitions au cœur de la société de demain, avec une expertise forte dans le numérique. Elle partage son campus avec la grande école d’ingénieurs Télécom SudParis, également membre de l’IMT. L’école compte 1500 étudiants, figure chaque année au classement des meilleures business schools françaises et européennes, et est accréditée AACSB et AMBA. L’école propose des formations allant du post-Bac (Bachelor) à l’Executive Education en passant par le Programme Grande Ecole délivrant un diplôme Bac5 (Grade Master). https://www.imt-bs.eu/
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