Postdoc IA: Représentations multimodales auto-supervisées

CEA; Saint-Paul-lès-Durance; Sur place; EUR 40 000 - 52 000; Plein temps

Résumé du poste

CEA, via l’IRFM à Cadarache, recrute un post-doctorant en IA pour développer des méthodes d'apprentissage auto-supervisé et des représentations multimodales sur des données WEST multi-capteurs.

Les travaux viseront à des démonstrateurs reproductibles et à des publications scientifiques en collaboration avec les équipes DAM/DIF et des partenaires géophysiques.

Profil: doctorat en apprentissage automatique ou traitement du signal, maîtrise de Python et PyTorch, et esprit collaboratif.

Qualifications

• Docteur en apprentissage automatique, mathématiques appliquées ou traitement du signal, avec thèse soutenue récemment.
• Solide expérience en apprentissage automatique et/ou deep learning.
• Bonne maitrise de Python et calcul scientifique.
• Connaissances en traitement de séries temporelles et données multi-capteurs.

Responsabilités

• Développer et évaluer des méthodes d'apprentissage auto-supervisé et de représentation multimodale pour des données expérimentales multi-capteurs.
• Réaliser des démonstrateurs reproductibles et contribuer à des publications scientifiques.
• Travailler en collaboration avec les équipes IA, traitement du signal et physique des plasmas.

Connaissances

Deep learning

Python

PyTorch

Time-series

Multimodal data

Formation

Doctorat en apprentissage automatique

Outils

Python

PyTorch

Git

Description du poste

CEA, via l’IRFM à Cadarache, recrute un post-doctorant en IA pour développer des méthodes d'apprentissage auto-supervisé et des représentations multimodales sur des données WEST multi-capteurs.

Les travaux viseront à des démonstrateurs reproductibles et à des publications scientifiques en collaboration avec les équipes DAM/DIF et des partenaires géophysiques.

Profil: doctorat en apprentissage automatique ou traitement du signal, maîtrise de Python et PyTorch, et esprit collaboratif.