PhD en Machine Learning temps réel

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).