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POST-DOCTORANT-E Apprentissage automatique avec données manquantes H/F

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

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Informations générales

Référence : UMR8607-SYLFAL-036
Lieu de travail : ORSAY
Date de publication : mardi 12 février 2019
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 21 mois
Date d'embauche prévue : 1 avril 2019
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2605 euros bruts mensuels
Niveau d'études souhaité : Doctorat
Expérience souhaitée : 1 à 4 années

Missions

La mission du post-doctorant est de contribuer à la recherche au sein du projet DirtyData en faisant des études théoriques et empirique sur l'impact des données manquantes sur l'analyse statistique des bases de données. Cette mission comprend la publication d'articles scientifiques

Activités

Le but général du projet est de revisiter les techniques de nettoyage et de préparation de données avec le but final d'améliorer les analyses prédictives. Le projet post-doctoral consistera en la revue des techniques existante, le développement et l'analyse de nouvelles techniques, ainsi que l'implémentation dans une bibliothèque open-source et l'établissement d'une suite de benchmark pour des test reproductibles. Plus de détails sur https://project.inria.fr/dirtydata

Compétences

Nous acceptons des candidats à la fois des sciences liées aux données (machine learning, statistiques, traitement du signal) et des domaines scientifiques adjacents (par exemple physique des particules, astrophysique, neurosciences computationelles, etc.) avec des l'expérience en analyse de données. Une bonne connaissance du Python est désirée, et une expérience en développement logiciel est un plus.

Contexte de travail

Le Laboratoire de l'Accélérateur Linéaire est un laboratoire de recherche de 300 personnes implanté sur le campus d'Orsay (91), dont l'activité scientifique, essentiellement internationale, est centrée sur la physique des particules et des astroparticules et la construction d'accélérateurs et de détecteurs.

Le groupe AppStat s'intéresse au lien entre science des données et les autres disciplines scientifiques. Le projet dirtydata a pour but de faciliter la science des données sur des données imparfaites, comme on en trouve si souvent.
Le post-doctorant sera affecté au groupe AppStat. Il travaillera au sein du groupe AppStat et en étroite collaboration avec l'équipe Inria Parietal sous la responsabilité du groupe de physique

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