Chercheur Postdoctoral en Optimisation (H/F)
Nouveau
- Chercheur en contrat CDD
- 24 mois
- Doctorat
L'offre en un coup d'oeil
L'unité
LIP6
Type de Contrat
Chercheur en contrat CDD
Temps de Travail
Complet
Lieu de Travail
75252 PARIS 05
Durée du contrat
24 mois
Date d'Embauche
01/09/2026
Rémuneration
Entre 2 991,58 € et 4 756,76 € rémunération brute mensuelle (en fonction de l'expérience et du lieu d'affectation)
Postuler Date limite de candidature : mardi 30 juin 2026 23:59
Description du Poste
Les Missions
Le candidat retenu sera amené à mener des travaux de recherche et satisfaire les objectifs identifiés dans le cadre du projet source du financement.
Le candidat retenu devra interagir et collaborer avec les membres de l'équipe ainsi que les autres partenaires, impliqués dans le projet.
Le candidat retenu devra produire des délivrables et rapports de suivi dans le cadre de la gestion du projet et publier les résultats des travaux de recherche dans des conférences et revues du domaine.
L'Activité
Les algorithmes d'optimisation de type boîte noire sont des solveurs à usage général, souvent utilisés pour résoudre des problèmes d'optimisation difficiles pour lesquels on ne dispose que de peu de temps ou de connaissances pour développer des stratégies de résolution adaptées au problème. Il existe une pléthore d'algorithmes d'optimisation de type boîte noire, qui se complètent mutuellement en termes de forces et de faiblesses pour différents types de problèmes et pour différentes étapes du processus d'optimisation. Bien que cette complémentarité soit largement reconnue, nous manquons d'approches efficaces pour en tirer parti, ce qui entraîne des solutions sous-optimales qui entraînent une utilisation inefficace de nos ressources limitées.
L'objectif de ce poste de postdoctorant est de nous aider à développer des techniques efficaces pour choisir des problèmes d'optimisation de type boîte noire adaptés à une tâche donnée de manière automatisée et à la volée. Les questions clés qui guideront nos recherches sont (1) quel algorithme sélectionner pour la phase initiale, (2) quand passer d'un algorithme à un autre et (3) comment démarrer à chaud le solveur sélectionné afin qu'il puisse continuer la recherche de solutions de haute qualité aussi efficacement que possible.
Le poste est financé par le projet ERC Consolidator « dynaBBO : sélection et configuration dynamiques d'algorithmes d'optimisation de boîte noire ».
Votre Profil
Compétences
Le candidat doit être à l'aise avec les algorithmes d’optimisation type boite noir ainsi que avec les approches d’apprentissage automatique automatisé.
Votre Environnement de Travail
Le candidat travaillera au laboratoire LIP6 de Sorbonne Université, où il sera encadré par Carola Doerr, directrice de recherche CNRS. Le postdoc s'intégrera dans l'équipe de recherche opérationnelle (RO) du LIP6.
Le poste est financé via la bourse ERC Consolidator « dynaBBO : Dynamic Selection and Configuration of Black-box Optimization Algorithms ». Des fonds pour les déplacements et la participation à des conférences sont disponibles. Le postdoc aura accès aux ressources informatiques du LIP6 et de Sorbonne Université.
Notre langue de travail est l'anglais. Aucune compétence en français n'est requise.
Contraintes et risques
Non pertinent.
Rémunération et avantages
Rémunération
Entre 2 991,58 € et 4 756,76 € rémunération brute mensuelle (en fonction de l'expérience et du lieu d'affectation)
Congés et RTT annuels
44 jours
Pratique et Indemnisation du TT
Pratique et indemnisation du TT
Transport
Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu’à 300€
À propos de l’offre
| Référence de l’offre | UMR7606-CARDOE-011 |
|---|---|
| Section(s) CN / Domaine de recherche | Sciences informatiques : fondements de l'informatique, calculs, algorithmes, représentations, exploitations |
À propos du CNRS
Le CNRS est un acteur majeur de la recherche fondamentale à une échelle mondiale. Le CNRS est le seul organisme français actif dans tous les domaines scientifiques. Sa position unique de multi-spécialiste lui permet d’associer les différentes disciplines pour affronter les défis les plus importants du monde contemporain, en lien avec les acteurs du changement.
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