En poursuivant votre navigation sur ce site, vous acceptez le dépôt de cookies dans votre navigateur. (En savoir plus)
Portail > Offres > Offre UMR7164-KEVVEL-030 - Postdoctorant dans le domaine des réseaux de neurones probabilistes pour l'analyse de données astrophysiques (H/F)

Postdoctorant dans le domaine des réseaux de neurones probabilistes pour l'analyse de données astrophysiques (H/F)

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

Date Limite Candidature : vendredi 1 novembre 2024 23:59:00 heure de Paris

Assurez-vous que votre profil candidat soit correctement renseigné avant de postuler

Informations générales

Intitulé de l'offre : Postdoctorant dans le domaine des réseaux de neurones probabilistes pour l'analyse de données astrophysiques (H/F)
Référence : UMR7164-KEVVEL-030
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : PARIS 13
Date de publication : vendredi 11 octobre 2024
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 12 mois
Date d'embauche prévue : 1 décembre 2024
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 3081.33 € bruts mensuels pour moins de deux ans d'expérience.
Niveau d'études souhaité : Niveau 8 - (Doctorat)
Expérience souhaitée : Indifférent
Section(s) CN : Interactions, particules, noyaux du laboratoire au cosmos

Missions

Le laboratoire Astroparticule & Cosmologie (APC) sollicite des candidatures pour un contrat postdoctoral d'un an en cosmologie. Le/la candidat(e) retenu(e) collaborera avec le Dr Eric Aubourg (PI de l'ANR AstroDeep 2), le Dr Cécille Roucelle et le Dr Alexandre Boucaud au développement de méthodes d'apprentissage profond probabilistes pour la mesure du cisaillement gravitationnel. Le/la candidat(e) retenu(e) rejoindra l'équipe AstroDeep composée d'experts en matière de lentilles faibles, de statistiques, de réseaux de neurones bayésiens et d'autres domaines connexes, situés en France et aux États-Unis. L'objectif de cette recherche postdoctorale est de développer et de mettre en œuvre des méthodes de traitement d'images dans un cadre d'apprentissage bayésien profond afin de calculer les observables de cisaillement gravitationnel pour les prochains relevés cosmologiques à grande échelle Euclid et LSST. Ces méthodes seront testées sur des simulations et des données publiques existantes (HST, DES, HSC, DESI).
Le/la candidat(e) doit être titulaire d'un doctorat en astrophysique.

Activités

- Développement de réseaux neuronaux pour l'analyse de données astrophysiques, en particulier des données multimodales provenant du croisement de grands relevés.
- Études d'effets systématiques pour la mesure du cisaillement gravitationnel (alignements intrinsèques, PSF, ...).

Compétences

- Analyse de données astrophysique, en particulier de grands relevés cosmologiques, en imagerie et spectroscopie.
- Machine learning (Keras, Tensorflow ou Jax).
- Programmation (Python).

Contexte de travail

Le laboratoire APC, situé au centre de Paris (France), dans un bâtiment de l'Université Paris Cité, est un laboratoire multidisciplinaire avec des chercheurs travaillant dans cinq groupes principaux ; cosmologie, astrophysique des hautes énergies, ondes gravitationnelles, neutrinos et théorie.
Le/la candidat(e) rejoindra le groupe de cosmologie qui participe depuis plusieurs années à la préparation du traitement des données d'Euclid et de LSST, et dont les principaux thèmes de recherche sont les lentilles faibles, les amas de galaxies et le fond diffus cosmologique.

Contraintes et risques

Des déplacements en France ou à l'étranger sont à prévoir.
Aucun risque particulier.