Post-Doctorant Gestion et Analyse de Séries Temporelles Multivariées en Flux Continu H/F INRIA
Paris - 75 CDD- Télétravail partiel
- 24 mois
- Service public des collectivités territoriales
Les missions du poste
Post-Doctorant F/H Gestion et analyse de séries temporelles multivariées en flux continu
Type de contrat : CDD
Niveau de diplôme exigé : Thèse ou équivalent
Fonction : Post-Doctorant
Contexte et atouts du poste
Informations principales :
- Sujet : Gestion et analyse de séries temporelles multivariées et en flux continu
- Lieu : École Normale Supérieure (ENS), Paris, France
- Institutions d'accueil : Inria & ENS
- Durée : 2 ans
- Projet : Collaboration dans le cadre du projet i-Demo Cyberté avec Scality
Description du projet :
Nous recherchons un·e chercheur·e postdoctoral·e motivé·e pour rejoindre une équipe dynamique à l'intersection de la gestion de données, de l'analyse de flux et de l'apprentissage automatique appliqués aux séries temporelles multivariées. Le poste est hébergé à l'ENS Paris, dans le cadre d'une collaboration entre Inria et Scality au sein du projet i-Demo Cyberté.
Mission confiée
L'objectif principal est de concevoir et développer des méthodes, modèles et systèmes innovants pour la gestion, l'indexation et l'analyse en temps réel de séries temporelles multivariées à grande échelle, avec des applications en cybersécurité, monitoring d'infrastructures et systèmes de stockage intelligents.
Principales activités
- Conception de nouveaux modèles et algorithmes : Développer des représentations innovantes, des structures d'indexation et des algorithmes pour la gestion et l'analyse de séries temporelles multivariées et en flux continu.
- Prototypage et validation expérimentale : Implémenter les idées de recherche sous forme de prototypes fonctionnels et évaluer leurs performances sur des jeux de données réels et synthétiques.
- Recherche collaborative et publications : Collaborer avec des partenaires académiques et industriels (notamment Scality) pour publier les résultats dans des conférences et revues scientifiques de premier plan.
- Intégration système et évaluation comparative : Travailler à l'intégration des composants développés dans des systèmes scalables et réaliser des benchmarks comparatifs avec les solutions existantes.
- Encadrement et participation à la vie d'équipe : Contribuer à l'encadrement des stagiaires et des ingénieurs de recherche, participer aux réunions d'équipe et s'impliquer dans les discussions scientifiques liées au projet.
Compétences
- Doctorat en informatique, science des données ou domaine connexe
- Solide expérience en analyse de séries temporelles, systèmes de traitement de flux, gestion de données ou apprentissage automatique
- Une expérience avec des plateformes de données à grande échelle est un atout
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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