By continuing to browse the site, you are agreeing to our use of cookies. (More details)
Portal > Offres > Offre UMR7020-VALEMI-001 - H/F Chercheur.euse postdoc / évaluation de l'impact environnemental des réseaux de neurones profonds

H/F Chercheur.euse postdoc / évaluation de l'impact environnemental des réseaux de neurones profonds

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
- Français-- Anglais

Application Deadline : 11 December 2024 23:59:00 Paris time

Ensure that your candidate profile is correct before applying.

General information

Offer title : H/F Chercheur.euse postdoc / évaluation de l'impact environnemental des réseaux de neurones profonds
Reference : UMR7020-VALEMI-001
Number of position : 1
Workplace : MARSEILLE
Date of publication : 20 November 2024
Type of Contract : Researcher in FTC
Contract Period : 12 months
Expected date of employment : 1 April 2025
Proportion of work : Full Time
Remuneration : Entre 3081 et 4756 euros brut/mois selon expérience.
Desired level of education : Doctorate
Experience required : 1 to 4 years
Section(s) CN : 7 - Information sciences: processing, integrated hardware-software systems, robots, commands, images, content, interactions, signals and languages

Missions

Nous recrutons un postdoc pour une période de 12 mois sur la thématique de l'évaluation des impacts environnementaux des modèles d'apprentissage profond [1,2,3]. Il s'agira de bien maitriser la littérature et les outils existants sur le sujet et de proposer de nouvelles approches permettant de systématiser cette évaluation, en particulier via des techniques d'IA.
[1] Strubell et al., Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP, AAAI Conf. on AI, 2020.
[2] Henderson et al., Towards the Systematic Reporting of the Energy and Carbon Footprints of Machine Learning, JMLR, 2020.
[3] AFNOR, Référentiel général pour l'IA frugale - Mesurer et réduire l'impact environnemental de l'IA, Spec 2314, 2024.

Activities

- étude bibliographique sur la méthodologie d'évaluation des impacts environnementaux des modèles d'apprentissage et veille technologique sur les outils associés
- conception et réalisation d'une base de données de modèles d'apprentissage et de mesures d'impact
- développement de nouveaux outils méthodologiques pour l'évaluation des impacts
- rédaction d'articles et diffusion des résultats

Skills

- expertise en apprentissage profond et apprentissage automatique en général
- sensibilisation à la question des impacts environnementaux de l'IA
- bonne capacité de rédaction d'articles scientifiques et de présentations orales
- ouverture sur d'autres champs disciplinaires
- bon relationnel, bonne motivation, autonomie.

Work Context

Le.la chercheur.euse recruté.e travaillera en étroite collaboration avec Valentin Emiya (LIS) et Julien Lefèvre (INT), à Marseille, avec une intégration dans l'équipe QARMA du LIS.