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Portail > Offres > Offre UPR8001-ANETAN-006 - Postdoc (H/F) : Algorithmes pour filtrage en Automatique

Postdoc (H/F) : Algorithmes pour filtrage en Automatique

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

Date Limite Candidature : lundi 11 novembre 2024 23:59:00 heure de Paris

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Informations générales

Intitulé de l'offre : Postdoc (H/F) : Algorithmes pour filtrage en Automatique
Référence : UPR8001-ANETAN-006
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : TOULOUSE
Date de publication : lundi 21 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 : entre 2991 et 4166€ brut mensuel selon expérience
Niveau d'études souhaité : Niveau 8 - (Doctorat)
Expérience souhaitée : Indifférent
Section(s) CN : Sciences de l'information : traitements, systèmes intégrés matériel-logiciel, robots, commandes, images, contenus, interactions, signaux et langues

Missions

Nous sommes à la recherche d'un.e chercheur/euse postdoctorant.e pour rejoindre le projet CyPhAI, financé par l'ANR et JST.

Le/la candidat.e selectionné.e travaillera sur les synthèse d'algorithmes pour le problème de filtrage pour les systèmes décrit par les équations différentielles stochastiques.

Activités

L'activité principale du postdoc serait de mener des recherches scientifiques. Cette recherche implique une investigation théorique et une mise en œuvre numérique. La publication des résultats dans des revues est fortement recommandée.

Le sujet du postdoc concerne les synthèse d'algorithmes pour le problème de filtrage pour les systèmes décrit par les équations différentielles stochastiques. Ce sujet se situe sur l'intersection de la domaine d'automatique, l'optimisation, et les algorithmes s'apprentissages. Le candidat.e sélectionné.e va avancer les travaux déjà réalisées par l'encadrant sur ces thématiques.

Compétences

Le candidat postulant au postdoc doit être titulaire d'un doctorat avec une spécialisation en théorie des systèmes et du contrôle. La connaissance des systèmes stochastiques est également très importante pour ce projet. Une certaine familiarité avec les méthodes d'optimisation et les algorithmes d'apprentissage serait également utile pour ce projet.

Contexte de travail

Le/la candidat.e travaillera dans l'équipe MAC au LAAS en temps plein.