En un coup d'œil
- Missions: Analyse et approfondir les algorithmes d'optimisation adaptative en contexte non lisse.
- Entreprise: Équipe GHOST d'Inria et équipe DAO du laboratoire LJK.
- Avantages: Opportunités de collaboration internationale et développement professionnel.
- Autres infos: Environnement dynamique avec des possibilités de croissance de carrière.
- Pourquoi ce job: Contribuez à des recherches innovantes qui façonnent l'avenir de l'optimisation numérique.
- Qualifications: Connaissances en optimisation numérique et compétences en programmation scientifique.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Le postdoc sera réalisé entre l'équipe GHOST d'Inria et l'équipe DAO du laboratoire LJK. Il sera financé par la chaire d'Optimisation Structurée et d'Apprentissage du cluster MIAI.
L'objectif principal est d'analyser et d'approfondir notre compréhension des algorithmes d'optimisation adaptative qui adaptent leurs hyperparamètres (par exemple, la taille du pas) en fonction des données accumulées pendant le processus d'optimisation (par exemple, lors de l'entraînement dans un contexte d'apprentissage). Cette famille comprend des algorithmes centraux tels qu'AdaGrad, RMSProp, Adam et des variantes connexes, qui jouent un rôle clé dans le développement récent de l'optimisation numérique. La majorité des travaux existants considère ces algorithmes appliqués à des fonctions lisses, et nous souhaitons étendre cette compréhension à l'optimisation stochastique, non convexe et non lisse. Ces résultats contribueront à réduire l'écart entre la théorie actuelle et les applications pratiques dans lesquelles ces algorithmes sont déjà utilisés, qui sont non convexes et non lisses.
Le candidat recruté travaillera avec Mathieu Besançon (Inria, LIG), Quoc-Tung Le (UGA, LJK) et Jérôme Malick (CNRS, LJK).
Pour comprendre le sujet : Certains algorithmes importants étudiés dans le cas lisse sont actuellement mal compris lorsqu'ils sont appliqués à des instances non lisses. L'une des questions de recherche se concentrera sur la définition d'une classe de problèmes proche des modèles d'apprentissage et sur laquelle les algorithmes non lisses peuvent être analysés. Le chercheur postdoctoral est censé mener des recherches sur les algorithmes AdaGrad dans le cadre non lisse.
Des collaborations avec l'Institut Zuse de Berlin et l'Institut Mathématique de Toulouse seront possibles pendant la période de travail.
Activités principales :
- Identifier les conditions nécessaires/suffisantes pour que les algorithmes adaptatifs puissent converger.
- Étudier la robustesse des méthodes d'optimisation, c'est-à-dire étudier les propriétés qualitatives et quantitatives sous les effets de bruits, d'initialisation, de taille de pas initiale.
- Comparer ces propriétés des algorithmes adaptatifs avec celles des algorithmes classiques, tels que la descente de gradient (stochastique).
- Identifier une zoologie de problèmes d'optimisation structurée, où les algorithmes adaptatifs peuvent surpasser significativement d'autres familles de méthodes.
Activités complémentaires :
- Diffuser les résultats via des articles, des séminaires et des conférences.
Compétences :
- Connaissances fondamentales en optimisation numérique, en particulier sur les méthodes de premier ordre.
- Compétences en programmation scientifique (Julia, Python) pour les validations empiriques des algorithmes.
Post-Doctoral Research Visit F/M Stochastic non-smooth optimization by first-order methods employeur : Inria Saint Martin d'Herès
Travailler au sein de l'équipe GHOST d'Inria et du laboratoire LJK offre une opportunité unique de contribuer à des recherches de pointe en optimisation stochastique. Avec un environnement collaboratif stimulant, des projets innovants et des possibilités de développement professionnel, les chercheurs bénéficient d'un cadre propice à l'épanouissement intellectuel et à l'échange d'idées. De plus, la proximité avec des institutions renommées comme l'Institut Mathématique de Toulouse et le Zuse Institute Berlin enrichit encore cette expérience professionnelle.
Coordonnées :
Équipe de recrutement de Inria Saint Martin d'Herès
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Post-Doctoral Research Visit F/M Stochastic non-smooth optimization by first-order methods
✨Connecte-toi avec des chercheurs et des professionnels
Les réseaux sociaux académiques comme ResearchGate ou Academia.edu sont parfaits pour établir des connexions. N'hésite pas à interagir avec des publications de chercheurs qui t'inspirent, ça pourrait mener à des opportunités au sein d'équipes de recherche comme celles de Inria Saint Martin d'Herès.
✨Participe à des conférences et des séminaires
Les événements académiques sont des occasions en or pour rencontrer des experts du domaine. Si tu as l'occasion de présenter ton travail, fais-le ! C'est une superbe façon de te faire remarquer et d’augmenter ta visibilité auprès de potentiels employeurs, notamment dans le secteur de la recherche scientifique.
✨Reste informé sur les nouvelles publications
Abonne-toi à des revues scientifiques qui publient des études dans ton domaine d'intérêt. La connaissance des dernières avancées te permettra non seulement de briller lors des entretiens, mais aussi de discuter des tendances qui intéressent Inria Saint Martin d'Herès.
✨Postule directement sur notre site web
N'oublie pas de consulter notre site pour les offres d'emploi chez Inria Saint Martin d'Herès. Souvent, des postes intéressants ne sont pas publiés ailleurs. Être proactif et t'inscrire dès que quelque chose d'intéressant apparaît peut vraiment faire la différence dans ta recherche.
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Post-Doctoral Research Visit F/M Stochastic non-smooth optimization by first-order methods
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Dans le domaine de la recherche scientifique, on adore voir des compétences techniques précises. N’hésite pas à détailler tes expériences en laboratoire, les méthodologies que tu maîtrises et les outils analytiques que tu utilises. Des compétences en informatique comme la gestion de données ou la modélisation peuvent aussi faire la différence !
Valorise tes publications:Si tu as déjà publié des articles ou présenté des travaux lors de conférences, assure-toi de les mettre en avant ! Inclure des liens vers tes publications ou ton portfolio scientifique dans ton CV peut vraiment t'aider à te démarquer auprès de Inria Saint Martin d'Herès.
Sois clair sur tes motivations:Étant donné que c'est un poste à temps plein, explique pourquoi tu souhaites rejoindre Inria Saint Martin d'Herès en particulier et comment cela s'inscrit dans ton parcours. Montre que tu es passionné par la recherche et que tu as des idées sur comment contribuer aux projets en cours !
Format professionnel mais accessible:Dans ta candidature, utilise un format clair et accessible. Évite le jargon trop complexe mais n'hésite pas à montrer ta rigueur scientifique. Un bon équilibre entre professionnalisme et une approche compréhensible peut faire toute la différence pour Inria Saint Martin d'Herès.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Inria Saint Martin d'Herès
✨Prépare ta littérature scientifique !
On doit être au top sur les dernières avancées dans ton domaine. Assure-toi de bien comprendre les articles récents publiés et sois prêt à discuter de leur impact lors de l'entretien, surtout ceux qui concernent Inria Saint Martin d'Herès.
✨Pratique les questions techniques
Les entretiens dans la recherche scientifique peuvent inclure des questions techniques et méthodologiques. Prépare-toi à expliquer tes méthodes de recherche précédentes et à discuter des outils que tu sais utiliser, comme les logiciels de modélisation ou d'analyse de données.
✨Mets en avant tes projets de recherche
Comme on cherche à savoir comment tu te démarques, prépare un portfolio qui présente tes projets scientifiques. Ça peut inclure des publications, des présentations à des conférences ou même des posters. Ça montre ta capacité à contribuer à Inria Saint Martin d'Herès dès le départ !
✨Montre ta passion pour l'innovation
Dans le monde de la recherche scientifique, l'innovation est essentielle. Prépare des exemples concrets où tu as eu des idées originales dans tes travaux. Parles-en avec enthousiasme pour vraiment convaincre les recruteurs que tu es la personne qu'il leur faut.
