Post-doctorant·e en machine learning F/H - Système, réseaux, données (H/F)

Post-doctorant·e en machine learning F/H - Système, réseaux, données (H/F)

Offre n°

Descriptif du poste

Le projet COMBO propose un cadre d’apprentissage par renforcement invariant à l’ordre de génération des variables pour résoudre des problèmes d’optimisation combinatoire discret de type boîte noire. Vous travaillerez sur la conception d’un modèle génératif autorégressif multivarié de génération de solutions, l’adaptation de l’algorithme Group Relative Policy Optimization (GRPO) et l’évaluation de performances sur un large éventail d’instances réelles et artificielles.

Responsabilités

• Élaborer et mettre en œuvre des modèles génératifs autorégressifs multivariés pour résoudre des problèmes d’optimisation boîte noire.
• Adapter et entraîner des algorithmes d’apprentissage par renforcement (GRPO) pour obtenir des mises à jour stables du gradient des politiques.
• Évaluer les performances et comparer avec les méthodologies existantes.
• Collaborer avec les intervenants du projet et présenter les résultats aux équipes.

Profil recherché

• Doctorat en machine learning, optimisation ou domaine lié (moins de 3 ans de recherche).
• Connaissances solides en optimisation et machine learning.
• Expérience en apprentissage par renforcement et optimisation boîte noire souhaitée.
• Maîtrise du développement algorithmique en Python et familiarité avec PyTorch appréciée.
• Capacité à travailler en équipe, motivation et rigueur.

Conditions de travail

• Type de contrat : CDD de 12 mois.
• Rémunération : 2 800 €–2 900 € brut mensuel.
• Temps plein : 100 %.
• Date de prise de poste souhaitée : 01/09/2026.
• Date limite de candidature : 10/05/2026.

Informations complémentaires

Poste réservé aux contractuels. CV et lettre de motivation obligatoires.