About the position
Context Dans le cadre d'une collaboration avec des partenaires académiques (Inria Paris et le Laboratoire de Probabilités, Statistique et Modélisation, Sorbonne Université), l'objectif est de développer un cadre théorique, ainsi que le code de simulation associé, dédié à la compréhension mathématique de l'entraînement des réseaux de neurones. Ces derniers sont au cœur des applications actuelles de l'intelligence artificielle, mais l'algorithme utilisé pour les entraîner ne bénéficie encore d'aucune garantie théorique satisfaisante ; le projet vise à en établir, en exploitant un lien encore peu utilisé entre réseaux de neurones et fonctions polynomiales par morceaux (splines). Les atouts du poste sont un sujet déjà amorcé par des résultats préliminaires, un équilibre entre théorie exigeante et expérimentation numérique, et une thématique très visible au niveau international. Des déplacements réguliers sont prévus (conférences, écoles thématiques) ; les frais de déplacement seront pris en charge dans la limite du barème en vigueur. Assignment Missions : Avec l'aide de son ou ses encadrants, la personne recrutée sera amenée à mener un travail de recherche fondamentale sur le paysage d'optimisation des réseaux de neurones : démontrer de nouveaux résultats mathématiques, les illustrer par des simulations numériques, et diffuser ses travaux sous forme d'articles et de présentations en conférence. Collaboration : La personne recrutée sera en lien avec ses deux encadrants, qui l'accompagneront tout au long de la thèse par des réunions régulières, ainsi qu'avec les membres des équipes partenaires travaillant sur des thématiques voisines (optimisation, statistique, apprentissage). Responsabilités : La personne recrutée a la charge de la conduite scientifique de sa thèse et prendra des initiatives pour explorer les pistes de recherche les plus prometteuses, y compris au-delà du programme initialement tracé. Pilotage/Management : La personne recrutée aura la responsabilité de l'organisation de son travail et du respect du calendrier de la thèse ; elle pourra être associée à l'encadrement de stagiaires et à l'animation des groupes de travail de l'équipe. Main activities Principales activités : Établir de nouveaux résultats mathématiques sur le paysage d'optimisation des réseaux de neurones peu profonds et sur les algorithmes de descente de gradient associés. Concevoir et réaliser des expériences numériques permettant de valider, d'illustrer et d'orienter les résultats théoriques. Rédiger des articles scientifiques et les soumettre à des revues et conférences internationales. Présenter l'avancée des travaux en séminaires, groupes de travail et conférences. Assurer une veille bibliographique sur les thématiques du projet. Activités complémentaires : Rédiger et documenter le code produit, en vue de sa diffusion en accès libre. Participer à l'animation scientifique de l'équipe et à l'encadrement de stagiaires. Contribuer aux actions de vulgarisation et de diffusion des travaux auprès d'un public non spécialiste. Skills Compétences techniques et niveau requis : solide formation en mathématiques de niveau master, en particulier en analyse, probabilités et optimisation ; connaissance des fondements de l'apprentissage automatique ; capacité à conduire une démonstration rigoureuse et à la rédiger ; maîtrise pratique d'un langage de calcul scientifique (Python de préférence) pour la réalisation de simulations. Langues : anglais courant à l'écrit et à l'oral, indispensable pour la rédaction d'articles et la participation à des conférences internationales. La maîtrise du français n'est pas exigée. Compétences relationnelles : autonomie et sens de l'organisation ; goût pour le travail en équipe et les échanges scientifiques réguliers avec les encadrants ; capacité à exposer clairement ses résultats, y compris devant un public non spécialiste. Compétences additionnelles appréciées : connaissances en analyse numérique, approximation de fonctions ou théorie de l'optimisation non convexe ; expérience de la rédaction scientifique en anglais ; pratique des bonnes pratiques de développement (versionnage, code reproductible).
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