Postdoc (H/F)

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Département d'Informatique de l'Ecole Normale Supérieure

PARIS • Paris

  • Chercheur en contrat CDD
  • 24 mois
  • Doctorat

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Cette offre est ouverte aux personnes disposant d’un titre leur reconnaissant la qualité de travailleur handicapé ou travailleuse handicapée.

L'offre en un coup d'oeil

L'unité

Département d'Informatique de l'Ecole Normale Supérieure

Type de Contrat

Chercheur en contrat CDD

Temps de Travail

Complet

Lieu de Travail

75013 PARIS

Durée du contrat

24 mois

Date d'Embauche

26/10/2026

Rémuneration

3500 euros bruts par mois

Postuler Date limite de candidature : lundi 28 septembre 2026 23:59

Description du Poste

Les Missions

Le projet postdoctoral porte sur la recherche en optimisation mathématique et ses applications à l'apprentissage automatique et à l'intelligence artificielle, avec un accent particulier sur le développement et l'analyse de méthodes numériques efficaces pour l'entraînement de modèles de grande taille. Les travaux s'intéresseront notamment aux techniques d'accélération de la convergence des algorithmes d'optimisation, qu'il s'agisse de méthodes de gradient accéléré, d'approches stochastiques, adaptatives ou de stratégies de préconditionnement, afin d'améliorer les performances de calcul dans des contextes à très haute dimension. Une part importante du projet concernera l'analyse théorique des propriétés de convergence et de la complexité algorithmique de ces méthodes, en particulier dans les cadres non convexes rencontrés en apprentissage profond, avec pour objectif de mieux comprendre les compromis entre précision, vitesse d'exécution, robustesse et coût computationnel. Ces développements théoriques seront complétés par des expériences numériques approfondies sur des modèles contemporains d'intelligence artificielle, incluant l'étude de performances à grande échelle, les problématiques de calcul distribué et les contraintes liées à l'efficacité mémoire et énergétique.

L'Activité

Le ou la chercheur(se) postdoctoral(e) évoluera dans un environnement de recherche mêlant mathématiques appliquées, optimisation, apprentissage statistique et calcul scientifique. Il ou elle bénéficiera d'une large autonomie scientifique pour orienter les axes de recherche en lien avec ses propres intérêts et son expertise, tout en contribuant activement à la définition des priorités du projet. Le poste offre l'opportunité de publier dans des revues et conférences de premier plan, de co-encadrer des étudiants en thèse ou en master, et de développer des collaborations avec d'autres chercheurs du laboratoire ou d'institutions partenaires. Une expérience de recherche antérieure (doctorat) en optimisation, mathématiques appliquées, apprentissage automatique ou domaine connexe est requise, ainsi qu'une solide maîtrise des outils de calcul scientifique. Ce poste constitue une opportunité de contribuer à des avancées fondamentales tout en développant des outils directement pertinents pour les applications modernes de l'intelligence artificielle.

Votre Profil

Compétences

Doctorat en informatique ou mathématiques appliquées.

Votre Environnement de Travail

Le postdoc sera hébergé au sein du DIENS et basé à l'INRIA dans le 13e arrondissement.

Contraintes et risques

Aucun risque.

Rémunération et avantages

Rémunération

3500 euros bruts par mois

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 UMR8548-ALEDAS-007
Section(s) CN / Domaine de recherche Sciences informatiques : signaux, images, langues, automatique, robotique, interactions, systèmes intégrés matériel-logiciel

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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