Doctorant en optimisation (H/F)
Nouveau
- CDD Doctorant
- 36 mois
- BAC+5
This offer is available in English version
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
LIP6
Type de Contrat
CDD Doctorant
Temps de Travail
Complet
Lieu de Travail
75252 PARIS 05
Durée du contrat
36 mois
Date d'Embauche
01/05/2026
Rémuneration
La rémunération est d'un minimum de 2300,00 € mensuel
Postuler Date limite de candidature : lundi 20 avril 2026 23:59
Description du Poste
Sujet De Thèse
(L'offre d'emploi en anglais est la version de référence, le texte suivant est traduit automatiquement)
Les algorithmes d'optimisation de type boîte noire sont des solveurs à usage général. Ils fonctionnent de manière itérative, alternant entre la génération de solutions candidates, leur évaluation et l'ajustement de la stratégie par laquelle les prochaines solutions candidates sont générées. Les algorithmes d'optimisation de type boîte noire n'ont pas besoin d'accéder à une formulation explicite du problème ni à des données d'instance ; il suffit que la qualité des solutions candidates puisse être évaluée en externe, par exemple via des simulations numériques ou des expériences physiques. Cette caractéristique rend les algorithmes d'optimisation de type boîte noire particulièrement utiles pour de larges gammes de problèmes d'optimisation où le temps ou les connaissances disponibles pour développer des stratégies de résolution adaptées au problème sont limités.
Il existe une pléthore d'algorithmes d'optimisation de type boîte noire, qui se complètent 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 se traduit par des solutions sous-optimales qui entraînent une utilisation inefficace de nos ressources limitées. Avec le projet dynaBBO, financé par un ERC Consolidator grant, nous avons entrepris de combler cette lacune importante. En nous appuyant sur une approche hybride synergétique des connaissances sur les algorithmes d'optimisation de type boîte noire avec des techniques d'apprentissage automatique automatisé, nous obtenons un système efficace, capable de basculer dynamiquement entre différents algorithmes d'optimisation de type boîte noire « à la volée ».
Votre Environnement de Travail
La thèse sera réalisée au département Informatique du LIP6 de Sorbonne Université. L'étudiant sera encadré par Carola Doerr, directrice de recherche CNRS. L'étudiant intégrera l'équipe de Recherche Opérationnelle (RO) du LIP6.
La thèse de doctorat est financée via la bourse ERC Consolidator « dynaBBO : Dynamic Selection and Configuration of Black-box Optimization Algorithms ». Des fonds de voyage et des ressources pour un séjour de recherche d'une durée maximale de trois mois avec l'un de nos collaborateurs internationaux sont disponibles. Le doctorant aura accès aux installations informatiques du laboratoire Informatique du LIP6 et de Sorbonne Université.
Notre langue de travail est l'anglais. Aucune connaissance du français n'est requise.
Rémunération et avantages
Rémunération
La rémunération est d'un minimum de 2300,00 € mensuel
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-010 |
|---|---|
| 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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