Ingénieur-Chercheur en Méthodes de Compression de Réseaux de Neurones - Postdoc - Paris-Saclay H/F CEA

« Rejoignez le CEA pour donner du sens à votre activité, mener et soutenir des projets de R&D nationaux et internationaux, cultiver et faire vivre votre esprit de curiosité. »

EN SYNTHESE, QU'EST-CE QUE NOUS VOUS PROPOSONS ?
Le CEA recherche un Ingénieur-chercheur en méthodes de compression de réseaux de neurones pour la CEA/DRT (Direction de la Recherche Technologique). Ce poste de cadre en PostDoc est basé sur le site Nano-Innov de Paris-Saclay, Essonne (91).

POURQUOI NOUS REJOINDRE ?
Les modèles d'IA deviennent toujours plus grands, coûteux et difficiles à déployer. La compression est aujourd'hui un enjeu clé : réduire la taille des modèles, diminuer la consommation énergétique et permettre leur utilisation sur des dispositifs contraints (GPU basse consommation, CPU ARM, FPGA, edge devices).
Ce postdoctorat s'inscrit dans le cadre du programme France 2030 - PEPR IA, avec un objectif clair : développer des approches de compression de pointe et les rendre accessibles à la communauté via un framework open-source de référence.
Deux thèses sont déjà en cours ; le/la postdoc jouera un rôle central de consolidation, d'évaluation et de transfert applicatif.
Le projet réunit un consortium prestigieux (CEA, Inria, CNRS) et offre un cadre de recherche où chercheurs, doctorants et partenaires industriels collaborent étroitement pour favoriser des avancées scientifiques solides et transférables.

QU'ATTENDONS-NOUS DE VOUS ?
Intégré(e) à une équipe d'une quinzaine d'ingénieurs-chercheurs, vous serez amené(e) à :
Développer une librairie open-source modulaire (PyTorch) intégrant les méthodes de compression explorées.
Construire des protocoles d'évaluation reproductibles (datasets standards, contraintes réalistes : latence, énergie, mémoire).
Évaluer et comparer différentes approches de compression, en mettant en lumière les compromis efficacité / robustesse / précision.
Démontrer l'applicabilité sur hardware cible (GPU basse conso, CPU ARM, FPGA, éventuellement RISC-V)
Valoriser vos résultats : publications internationales (NeurIPS, ICLR, ICML, CVPR, ECCV), diffusion open-source, transfert académique et industriel.
Vos missions au quotidien :
Développer et maintenir la librairie de compression.
Mettre en place des pipelines d'évaluation et des dashboards clairs (accuracy, latence, énergie, taille).
Collaborer étroitement avec deux doctorants pour intégrer et tester leurs méthodes (décomposition tensorielle, quantification, sparsification).
Réaliser des proof-of-concept applicatifs (vision embarquée, NLP compact).
Contribuer à la rédaction et soumission d'articles de haut niveau.
Participer à la diffusion open-source et au lien avec les partenaires industriels.
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