Notre établissement fait partie de l'Université PSL. Située au cœur de Paris, celle-ci fait dialoguer tous les domaines du savoir, de l'innovation et de la création. Classée parmi les 50 premières universités mondiales, elle forme au plus près de la recherche des chercheurs, artistes, ingénieurs, entrepreneurs ou dirigeants conscients de leur responsabilité sociale, individuelle et collective.
Description du poste
Nous recherchons un chercheur postdoctoral possédant de solides compétences en apprentissage automatique, linguistique, sciences cognitives ou dans un domaine connexe. Ce chercheur devra souhaiter développer un programme de recherche à l'intersection de l'intelligence artificielle et de l'intelligence humaine, plus spécifiquement dans le domaine de la parole, du langage et du développement. Le candidat retenu devra faire preuve d'autonomie et de motivation, être passionné par son propre programme de recherche et capable d'échanger avec d'autres sur ses travaux. Il contribuera à la vie scientifique de l'équipe et du laboratoire par ses travaux de recherche. Les missions d’enseignement ne sont pas obligatoires, mais des opportunités sont disponibles si souhaité. La supervision d'étudiants est possible et encouragée, bien que non obligatoire.
Description du laboratoire
Le Laboratoire des Sciences Cognitives et Psycholinguistiques (LSCP) est une unité de recherche conjointe de l'École des Hautes Études en Sciences Sociales, de l'École Normale Supérieure et du CNRS (Centre National de la Recherche Scientifique). Notre laboratoire est situé en plein cœur du Quartier Latin de Paris, au sein du Département d'Études Cognitives (DEC) de l'École Normale Supérieure. L'objectif de la recherche au LSCP est de comprendre les mécanismes psychologiques sous-jacents à l'acquisition et au fonctionnement de fonctions cognitives propres à l'humain, telles que le langage, la cognition sociale et la conscience.
Description de l'équipe
Le candidat retenu rejoindra l'équipe Cognitive Machine Learning (CoML), une équipe dynamique composée de 10 à 15 personnes dirigée par Emmanuel Dupoux. L'objectif de l'équipe est de rétro-ingénierie des capacités d'apprentissage humain, c'est-à-dire de construire des algorithmes qui se comportent aussi bien, voire mieux, que les humains lorsqu'ils disposent de données similaires, d'étudier leurs propriétés mathématiques et algorithmiques et de tester leur validité empirique en tant que modèles humains en comparant leurs résultats avec des données comportementales et neuroscientifiques. La majeure partie du travail se concentre sur la modélisation des capacités d'apprentissage du langage chez les enfants, qui sont, jusqu'à présent, beaucoup plus efficaces que les modèles d'IA actuels. Pour ce faire, l'équipe collabore avec d'autres équipes du LSCP, en particulier l'équipe LAAC, pour fournir des données observationnelles à grande échelle sur la manière dont les nourrissons apprennent le langage dans le monde réel.
Exigences
Salaire :
Le salaire sera ajusté en fonction de l'expérience post-doctorale du candidat (le salaire dépend de l'expérience et du statut fiscal ; une fourchette approximative est de 2 400 à 3 000 euros nets par mois, à confirmer au cas par cas).
Date de début :
Le poste devrait idéalement commencer avant septembre 2024. Ce poste est pour une durée de 12 mois, pouvant être prolongé à 24 mois selon l'expérience, et comprend un package de déménagement.
Non discrimination, ouverture et transparence
Notre établissement, comme l'ensemble de l'Université PSL, s’engage à soutenir et promouvoir l’égalité, la diversité et l’inclusion au sein de ses communautés. Nous encourageons les candidatures issues de profils variés, que nous veillerons à sélectionner via un processus de recrutement ouvert et transparent.
Modalités de candidature
Candidatures et demandes d'informations :
L'examen des candidatures débutera le 15 janvier 2024, de manière continue.
Veuillez envoyer à syntheticlearner@gmail.com :
Autres informations
Recherche principal Linguistique
Recherche secondaire Linguistique
Type de contrat / de poste Poste temporaire