H/F doctorat en informatique (optimisation discrète / continue de la vitesse des processeurs)

CNRS; Saint-Martin-d'Hères; Sur place; EUR 40 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Une institution de recherche réputée propose un doctorat en informatique à Saint-Martin-d'Hères. Le candidat travaillera sur l'optimisation de la vitesse des processeurs en adressant des défis liés à l'énergie et aux contraintes temporelles. Ce poste de 36 mois offre une rémunération compétitive et l'opportunité de rejoindre une équipe dynamique au sein du laboratoire d'informatique de Grenoble.

Qualifications

• Connaissances en optimisation discrète et continue.
• Expérience avec des processus de décision Markoviens.
• Connaissance des principes de Pontryagin.

Responsabilités

• Optimisation de la vitesse des processeurs pour l'énergie consommée.
• Résoudre des questions sous contraintes temps réel.

Connaissances

Optimisation

Apprentissage par renforcement

Techniques de gradient stochastique

Formation

Doctorat en informatique

Description du poste

H/F doctorat en informatique (optimisation discrète / continue de la vitesse des processeurs)

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :

Date Limite Candidature : jeudi 26 juin 2025 23:59:00 heure de Paris

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Informations générales

Intitulé de l'offre : H/F doctorat en informatique (optimisation discrète / continue de la vitesse des processeurs)
Référence : UMR5217-BRUGAU-003
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : ST MARTIN D HERES
Date de publication : jeudi 5 juin 2025
Type de contrat : CDD Doctorant
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 octobre 2025
Quotité de travail : Complet
Rémunération : La rémunération est d'un minimum de 2200,00 € mensuel
Section(s) CN : 01 - Interactions, particules, noyaux du laboratoire au cosmos

Description du sujet de thèse

Optimisation de la vitesse des processeurs pour optimiser l'énergie consommée sous des contraintes temps réel (échéances strictes). Les techniques utilisées pour résoudre ce type de questions varient largement selon la contexte: Processus de décision Markovien et bandits Markoviens dans le cas discret, principe de Pontryagin et dérivée fonctionnelle dans le cas continu. Les aspects apprentissage reposent sur des techniques de renforcement et de gradient stochastique.

Contexte de travail

Thèse faite au LIG (Laboratoire d'informatique de Grenoble), dans l'équipe Polaris.

Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.

Contraintes et risques

Pas de risques majeurs, sinon ceux liées à la position assise et le temps passé devant un écran d'ordinateur.