Post-Doctoral Research Visit F/M Distributed Learning for Streaming Data

Inria; Villeurbanne; Sur place; EUR 30 000 - 40 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Remboursement partiel des frais de transport

7 semaines de congés annuels + 10 jours RTT

Télétravail possible après 6 mois

Équipement professionnel disponible

Événements et activités sociales

Résumé du poste

Inria recherche un Post-Doctorant pour une durée de 12 à 24 mois à Villeurbanne, France. Le candidat développera des algorithmes pour l'apprentissage distribué en temps réel. Exigences incluent un PhD en apprentissage distribué ou réseaux de communication, avec une préférence pour une expérience internationale. Les avantages comprennent un remboursement partiel des transports, 7 semaines de congés annuels et des possibilités de télétravail. Date de début prévue entre novembre 2026 et janvier 2027.

Qualifications

• PhD en apprentissage distribué ou fédéré, avec un accent sur les données en temps réel.
• Capacité à travailler tant théoriquement qu'expérimentalement.
• Préférence pour des candidats issus d'environnements scientifiques différents.

Responsabilités

• Développer de nouveaux algorithmes distribués pour le traitement des données en streaming.
• Intégrer des concepts de fraîcheur des données dans les processus d'entraînement.
• Concevoir des mécanismes d'apprentissage et des réseaux de communication.

Connaissances

Apprentissage distribué

Apprentissage fédéré

Vie privée différentielle

Analyse théorique

Méthodes expérimentales

Formation

PhD en apprentissage distribué ou réseaux de communication

Description du poste

Post-Doctoral Research Visit F/M Distributed Learning for Streaming Data

Fonction : Post-Doctorant

Postdoctoral contract: duration of 12 to 24 months.

The default start date is November 1st, 2026 and not later than January 1st, 2027. The postdoctoral fellow will be recruited by one of the Inria Centres in France, but it is recommended that the time be shared between France and the partner’s country. The fellow has to start the contract in France, and visits must respect Inria mission rules.

The position is part of the existing Inria Associate Team project PRIDeL, a collaboration between Simula, Inria, and NYCU on real‑time distributed learning. The project will be supervised by Dr. Malcolm Egan (Inria), Dr. Hsuan‑Yan Lin (Simula), and Prof. Yu‑Chih Huang (NYCU, Taiwan).

The overall goal of the PRIDeL project is to co‑design communication‑efficient and private real‑time distributed learning in edge inference networks. The key objectives are:

• Coping with Communication Constraints on Real‑time Federated and Distributed Learning.
• Data Freshness and Personalization.
• Private, Communication‑Efficient Distributed Learning for Streaming Data.

Responsibilities:

• Develop new distributed algorithms for learning with streaming data, focusing on convergence theory and generalization error bounds or on experimental studies using large‑scale systems supported by the Grid5000 cluster.
• Formalize and incorporate data freshness into training and inference processes.
• Design the learning mechanism, communication network, or differential privacy scheme, depending on the candidate’s profile.
• Integrate developed algorithms into a holistic framework for distributed learning with streaming data in the PRIDeL project.

Qualifications:

• PhD in distributed or federated learning, learning with time‑series data, differential privacy, or communication networks for learning.
• Defended the PhD no later than December 31, 2026.
• Shown ability to work both theoretically and experimentally in the area of real‑time distributed learning.
• Preference for candidates from a scientific environment different from their PhD environment, particularly French or international candidates with a doctorate obtained abroad.

Avantages

• Partial reimbursement of public transport costs.
• Leave: 7 weeks of annual leave + 10 extra days off due to RTT + possibility of exceptional leave (sick children, moving home, etc.).
• Possibility of teleworking after 6 months of employment and flexible organization of working hours.
• Professional equipment available (videoconferencing, loan of computer equipment, etc.).
• Social, cultural and sports events and activities.