PhD en Machine Learning temps réel

Science me Up

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UNIVERS OBSERVABLE
DE L’ENTREPRISE

Notre client est une
spin-off créé en 2010 par des chercheurs pour développer une plateforme d’aide
à la décision qui utilise une méthode absolument novatrice en matière
d’intelligence artificielle qui permet de réduire l’empreinte carbone du
Machine Learning jusqu’à 97 %, et qui protège les données sensibles et
privées contre le vol et la réutilisation.

Le concept a franchi
un cap significatif dans l’innovation industrielle avec 3 années de Proof of
Value et entre maintenant dans sa phase d’industrialisation.

A ce titre,
l’entreprise recherche un·e chercheur·se spécialisé·e en systèmes distribués
pour intégrer son équipe R&D constituée de 6 personnes (1 Maître de
Conférences, 4 docteurs-ingénieurs et 1 ingénieur R&D).

 

MISSIONS

  • Contribuer à la conception et
    à l’implémentation d’algorithmes de machine learning haute performance
    pour traiter le flux de données en temps réel :
    • Préparation des données pour
      de l’apprentissage prédictif et actif.
    • Classification,
      reinforcement learning, apprentissage statistique.
    • Optimisation pour passage à
      l’échelle.
  • Effectuer une veille dans le
    domaine.
  • Participer aux travaux de
    recherche pour optimiser l’architecture de traitement distribuée.
  • Possibilité de participer à
    des conférences scientifiques et de publier (sous conditions).

 

PROFIL RECHERCHE

SPHERE VITALE

Vous êtes titulaire
d’un doctorat (PhD) en Informatique, sortie de thèse ou post-doc, avec une
spécialisation en machine learning et mathématiques appliquées avec les
compétences ci-dessous :

  • Implémentation d’algorithmes
    de machine learning pour systèmes à faible latence et haut débit.
  • Développements sur la JVM
    (Scala, Java…).
  • Très bon niveau en français
    et bon niveau en anglais technique.

 

SPHERE SOCIALE

  • Bon communicant.
  • Bonne capacité d’intégration.
  • Habitué·e au pair
    programming.

 

INFORMATIONS
SATELLITAIRES

  • Date de
    décollage : ASAP
  • Base de
    lancement : Bordeaux centre.
  • Fuel :
    Négociable selon profil.
  • Mutuelle
    prise en charge à 100%.

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