Missions

L'équipe Cognitive Machine Learning de l'École des Hautes Études en Sciences Sociales et de l'École Normale Supérieure (Université PSL) cherche à recruter deux chercheurs postdoctoraux à l'intersection entre l'humain et l'intelligence artificielle pour travailler dans le cadre du projet InfantSimulator financé par l'ERC.

Activités

InfantSimulator étudie les mécanismes computationnels permettant aux jeunes enfants d'apprendre leur(s) langue(s) maternelle(s) de manière beaucoup plus efficace et robuste que les systèmes d'IA actuels. Les candidats retenus seront intégrés à une équipe pluridisciplinaire composée de scientifiques du langage, de developmental psychologists et d'experts en machine learning.
Ils développeront des métriques pour comparer l'apprentissage humain et machine dans les domaines de la parole, du langage et des compétences de communication ancrées. Ils analyseront et/ou modifieront les architectures d'apprentissage automatique de pointe développées par l'équipe et les compareront avec les données expérimentales et observationnelles existantes chez les jeunes enfants. Si intéressés, les candidats pourront participer aux activités de l'équipe, comme le co-encadrement d'étudiants en master et doctorat et/ou l'enseignement.

Compétences

Nous attendons des candidats ayant une solide formation en apprentissage automatique, statistiques, linguistique, sciences cognitives ou une combinaison de ces domaines (niveau doctorat requis). Les candidats doivent également être compétents en langages de haut niveau comme Python ou R. Une familiarité avec le développement linguistique ou cognitif des jeunes enfants serait un atout important. D'excellentes compétences en communication, un esprit d'équipe et une capacité à travailler en autonomie sont essentiels ; une expérience en open science est très valorisée, ainsi qu'un appétit pour la multidisciplinarité et la capacité à penser de manière originale. Un anglais courant, à l'oral comme à l'écrit, est requis.

Contexte de travail

L'équipe Cognitive Machine Learning (CoML), une équipe dynamique composée de 10-15 personnes au cœur du Quartier Latin à Paris, a été créée il y a 10 ans par Emmanuel Dupoux dans le but d'inverser les capacités d'apprentissage humain en utilisant des techniques d'IA. Au niveau international, l'équipe est insérée dans un réseau de collaborateurs académiques et industriels (META FAIR, Google Brain, équipes INRIA), et se localise dans le Centre de Science des Données et le Laboratoire de Sciences Cognitives et Psycholinguistiques (LSCP), une unité de recherche du CNRS avec une expertise en linguistique et en études de l'enfance, hébergée au Département interdisciplinaire d'Études Cognitives (DEC) de l'École Normale Supérieure.

Informations complémentaires

L'examen des candidatures commencera le 15 juillet 2024, de manière continue. Veuillez envoyer les documents suivants à syntheticlearner@gmail.com :

-Un CV complet
-Une lettre de motivation d'une page expliquant comment vous répondez aux exigences mentionnées
-Un exposé de recherche de deux pages décrivant les directions de recherche que vous espérez explorer dans les deux prochaines années
- Un passage de vos écrits (par exemple, une publication)
- Un (lien vers un) échantillon de code informatique
- Les coordonnées de deux références.