Doctorant Thèse sur l'Analyse des Algorithmes d'Échantillonage par Diffusion H/F INRIA
Paris - 75 CDD- Télétravail partiel
- 36 mois
- Service public des collectivités territoriales
Les missions du poste
Doctorant F/H Thèse sur l'analyse des algorithmes d'échantillonage par diffusion
Type de contrat : CDD
Niveau de diplôme exigé : Bac +5 ou équivalent
Fonction : Doctorant
Contexte et atouts du poste
Thèse au sein d'une équipe travaillant en apprentissage automatique, entre théorie et applications.
Mission confiée
Recherche (analyse et design d'algorithmes d'apprentissage et d'echantillonage)
Principales activités
Recherche, preuves mathematiques, mises en oeuvre experimentales
Compétences
Mastere en machine learning.
Avantages
- Restauration subventionnée
- Transports publics remboursés partiellement
- Congés : 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d'autorisations d'absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement)
- Possibilité de télétravail et aménagement du temps de travail
- Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.)
- Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des oeuvres sociales d'Inria)
- Accès à la formation professionnelle
- Sécurité sociale
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A propos d'Inria
Inria est l'institut national de recherche dédié aux sciences et technologies du numérique. Il emploie 2600 personnes. Ses 215 équipes-projets agiles, en général communes avec des partenaires académiques, impliquent plus de 3900 scientifiques pour relever les défis du numérique, souvent à l'interface d'autres disciplines. L'institut fait appel à de nombreux talents dans plus d'une quarantaine de métiers différents. 900 personnels d'appui à la recherche et à l'innovation contribuent à faire émerger et grandir des projets scientifiques ou entrepreneuriaux qui impactent le monde. Inria travaille avec de nombreuses entreprises et a accompagné la création de plus de 200 start-up. L'institut s'eorce ainsi de répondre aux enjeux de la transformation numérique de la science, de la société et de l'économie.
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