En un coup d'œil
- Missions: Diriger des recherches sur l'IA pour améliorer la qualité du code formel.
- Entreprise: Inria, Paris - un leader en recherche sur l'intelligence artificielle.
- Avantages: Environnement collaboratif, opportunités de développement professionnel et échanges scientifiques enrichissants.
- Autres infos: Travaillez avec des experts et participez à des collaborations internationales.
- Pourquoi ce job: Contribuez à des projets innovants qui transforment les mathématiques avec l'IA.
- Qualifications: Expérience en apprentissage automatique et solide culture mathématique requises.
Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.
Context
Les modèles de langage de dernière génération (Frontier LLMs) produisent désormais des preuves Lean correctes à un niveau de compétition, voire de recherche.
Deux verrous majeurs subsistent toutefois pour que ces capacités profitent réellement aux communautés de la formalisation et des mathématiques : la qualité du code produit, souvent très en deçà des standards de Mathlib et de la lisibilité attendue par les mathématiciens, et le cloisonnement des bibliothèques formelles entre assistants à la preuve (Mathlib dans Lean, Mathematical Components dans Rocq), voire entre versions successives d'un même assistant.
Le poste s'inscrit dans le cadre du projet BELLE, soutenu par le AI for Math Fund (Renaissance Philanthropy) au sein de l'équipe Argo (Inria, Paris) avec ses partenaires : - BELLE est un projet ouvert et collaboratif qui vise à mesurer et à optimiser la qualité du code Lean généré par IA, au-delà de la seule correction.
Il prévoit la définition d'une suite de métriques de qualité validée par la communauté Mathlib, la constitution d'un jeu de données de préférences annoté par des experts (*BELLE-Prefs*), un pipeline d'évaluation open source et un agent d'audit de qualité, puis le fine-tuning de modèles par apprentissage par renforcement (GRPO) à partir des métriques calibrées.
Comment obtenir d'un modèle de langage du code formel qui soit non seulement correct, mais aussi concis, lisible, réutilisable et conforme aux usages des bibliothèques cibles.
Les métriques et les données de préférence produites par BELLE fournissent précisément les signaux d'évaluation et de récompense dont les modèles de back-translation ont besoin.
L'Advanced Research Position est créée pour prendre en charge l'axe intelligence artificielle de cette direction de recherche.
Le poste offre un environnement scientifique rare, à l'interface de l'apprentissage profond, des assistants à la preuve et des mathématiques.
- Assignment
- Missions
- La personne recrutée assurera la responsabilité scientifique et technique de l'axe « modèles de langage » du projet BELLE en lien avec le responsable scientifique.
Forte d'une expérience confirmée en recherche en apprentissage automatique et d'une solide culture mathématique, elle conduira les travaux de recherche, encadrera les personnels non permanents recrutés sur ces thématiques et portera le dialogue avec les communautés de la formalisation.
- Elle pilotera la conception du jeu de données de préférences BELLE-Prefs : sélection de plus de 200 tâches de formalisation sur trois niveaux de difficulté (licence, compétition, recherche), génération de solutions candidates à partir de modèles frontière, de stratégies de prompting, d'outils de recherche de preuve et de l'historique des pull requests de Mathlib, et protocole d'annotation experte selon deux perspectives complémentaires (standards de contribution à Mathlib d'une part, lisibilité et clarté mathématique d'autre part).
Elle dirigera la calibration des métriques automatiques (analyse statique, profilage, LLM-as-a-judge) sur les jugements humains, puis l'étude de fine-tuning par GRPO utilisant ces métriques comme signal de récompense, incluant la comparaison entre modèle de base, modèle guidé par le guide de bonnes pratiques (agent. md) et modèle fine-tuné, ainsi que l'analyse de la synergie entre qualité et correction.
- Elle veillera à la mutualisation de l'infrastructure d'entraînement et d'évaluation (Jean Zay), à la reproductibilité des expériences et à la diffusion ouverte de l'ensemble des artefacts produits (jeux de données, pipelines, modèles, baselines).
- Encadrement et collaboration
La personne recrutée encadrera au quotidien le post-doctorant du projet BELLE ainsi que les stagiaires.
Elle animera les réunions de coordination hebdomadaires et le dépôt de projet partagé, et associera les doctorants des équipes partenaires aux discussions afin d'entretenir un environnement académique riche et créatif.
Elle évoluera dans un environnement fortement collaboratif, à l'interface entre intelligence artificielle, méthodes formelles et mathématiques.
Elle travaillera en étroite interaction avec les équipes Pi Cube, l'ENS, les partenaires académiques du projet BELLE (chercheurs en méthodes formelles, mathématicien professionnel) et les communautés Lean/Mathlib et Rocq.
Ces collaborations donneront lieu à des échanges scientifiques réguliers et à des interactions avec les autres initiatives soutenues par le AI for Math Fund (Mathlib Initiative, Formal Frontier, Lean Eval).
- Main activities
- Principales activités
- Définir avec les partenaires la feuille de route scientifique de l'axe IA du projet BELLE et des travaux de traduction entre assistants à la preuve, en assurer le suivi (jalons, livrables, ressources de calcul) et rendre compte de l'avancement aux partenaires et au bailleur.
- Concevoir et superviser la construction des jeux de données : tâches de formalisation et solutions candidates pour BELLE-Prefs ; corpus de preuves bas niveau / haut niveau issus de la compilation de Mathlib, de Mathematical Components et de l'intégration continue de Rocq ; protocoles d'annotation experte, étude pilote et mesure de l'accord inter-annotateurs.
- Développer et calibrer les méthodes d'évaluation de la qualité du code formel : métriques dures (métaprogrammation Lean 4, profilage de l'élaboration), métriques douces (LLM-as-a-judge guidé par agent. md), agrégation en profils de qualité interprétables,
- #J-18808-Ljbffr
Advanced Research Position – Intelligence artificielle pour les mathématiques formelles : qualité, évaluation et traduction des preuves générées par les modèles de langage in Paris employeur : INRIA Paris
En tant qu'employeur, notre entreprise se distingue par son engagement envers le développement professionnel de ses employés et sa culture collaborative. Située dans un environnement dynamique, nous offrons des opportunités de croissance et de formation continue, tout en garantissant un équilibre entre vie professionnelle et personnelle. Rejoindre notre équipe, c'est participer à une mission significative tout en bénéficiant d'avantages uniques liés à notre localisation.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Advanced Research Position – Intelligence artificielle pour les mathématiques formelles : qualité, évaluation et traduction des preuves générées par les modèles de langage in Paris
✨Collabore sur des projets scientifiques
Fais-toi remarquer en participant à des projets de recherche collaboratifs. Cherche des plateformes comme ResearchGate ou des réseaux universitaires où tu peux proposer tes compétences ou rejoindre des projets en cours. Plus tu es impliqué, plus tu augmentes tes chances d'attirer l'attention des recruteurs.
✨Assiste à des conférences scientifiques
Rien de mieux qu’une bonne vieille conférence pour se faire des contacts ! Participe à des événements dans ton domaine de recherche pour rencontrer des professionnels, échanger des idées et créer des opportunités de collaboration. N’hésite pas à discuter avec des chercheurs et à leur parler de tes aspirations.
✨Optimise ton profil professionnel
Pour un poste à temps plein, il est essentiel de cultiver ta visibilité en ligne. Mets en avant tes publications, certифicats et projets sur des plateformes comme LinkedIn ou Academia.edu. N’oublie pas que les recruteurs peuvent faire des recherches sur toi !
✨Postule directement via notre site
Quand tu vois un poste qui te plaît, n'hésite pas à postuler directement sur le site de INRIA Paris. C'est souvent là que tu auras moins de concurrence et où ils cherchent vraiment des candidats motivés. Ne laisse pas passer ta chance !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Advanced Research Position – Intelligence artificielle pour les mathématiques formelles : qualité, évaluation et traduction des preuves générées par les modèles de langage in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes publications !:Dans le domaine de la recherche scientifique, avoir des publications est souvent un atout majeur. N'hésite pas à inclure tes articles, même ceux que tu as présentés lors de conférences, dans ton CV ou ta lettre de motivation. Ça montre ta capacité à mener des recherches et à contribuer au domaine !
Démontre ta méthodologie:Dans ta lettre de motivation, explique clairement ta méthodologie de recherche. Les recruteurs de {{company }} apprécieront de voir que tu as une bonne compréhension des techniques de recherche et des analyses. Cela montre que tu es prêt à plonger dans des projets complexes dès le premier jour !
Parle de tes travaux antérieurs:Si tu as déjà eu des expériences de stage ou des projets en recherche, n'hésite pas à les détailler dans ton CV. Donne des exemples concrets de tes contributions et explique les résultats que tu as obtenus. Cela démontre ton expérience et ta capacité à travailler en équipe sur des projets scientifiques.
Fais preuve de passion dans ta lettre:Pour un poste de recherche à temps plein, montrer ta passion pour la science est crucial. Dis ce qui t'anime, ce qui t'intéresse dans le domaine et pourquoi tu souhaites rejoindre {{company }}. Cela peut vraiment faire la différence et te démarquer des autres candidats !
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez INRIA Paris
✨Maîtrise des compétences techniques
Assure-toi de bien maîtriser les méthodes et outils spécifiques à la recherche scientifique. Prépare-toi à discuter de tes expériences avec des techniques de recherche, des logiciels d'analyse de données, ou même des publications scientifiques que tu as contribué à rédiger. Cela montrera que tu es prêt à plonger dans le travail dès ton arrivée.
✨Démontre ta curiosité intellectuelle
Dans le domaine de la recherche scientifique, montrer que tu es passionné par l'apprentissage et l'exploration de nouvelles idées peut vraiment faire la différence. Prépare quelques exemples où tu as pris l'initiative d'apprendre quelque chose de nouveau ou de résoudre un problème complexe dans tes précédentes expériences.
✨Connaissance des projets en cours
Renseigne-toi sur les projets en cours chez INRIA Paris. Sois prêt à discuter de la façon dont tes compétences et tes expériences pourraient s'intégrer et contribuer à ces projets. Cela démontre non seulement ton intérêt pour le poste, mais aussi ta proactivité.
✨Collaboration et travail d'équipe
La recherche scientifique est souvent un effort d'équipe. Prépare-toi à parler de tes expériences de travail en équipe, comment tu as géré les conflits et comment tu as contribué à des environnements collaboratifs. Met en avant ta capacité à fonctionner dans un cadre où l'échange d'idées est essentiel.
