1000scholars seeks a postdoctoral researcher to deepen the understanding of adaptive optimization algorithms that adjust hyperparameters based on accumulated data. You will work with Inria GHOST and LJK teams on AdaGrad variants in stochastic, non-convex, and non-smooth contexts.
The role focuses on defining problem classes near learning models and analyzing nonsmooth algorithms, with dissemination of results through articles and conferences.
#J-18808-Ljbffr
Postdoc: Adaptive Optimization in Nonconvex Learning 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
