Utilisation de Transformers pour exploiter et optimiser les bases de données expérimentales et [...]

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Utilisation de Transformers pour exploiter et optimiser les bases de données expérimentales et numériques en mécanique (H/F)

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :

Date Limite Candidature : vendredi 2 mai 2025 23:59:00 heure de Paris

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Informations générales

Intitulé de l'offre : Utilisation de Transformers pour exploiter et optimiser les bases de données expérimentales et numériques en mécanique (H/F)
Référence : UMR8201-FABBEC-001
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail :
Date de publication : vendredi 11 avril 2025
Type de contrat : Chercheur en contrat CDD
Durée du contrat : 12 mois
Date d'embauche prévue : 1 septembre 2025
Quotité de travail : Complet
Rémunération : à partir de 3021,50 € brut mensuel
Niveau d'études souhaité : Doctorat
Expérience souhaitée : Indifférent
Section(s) CN : 06 - Sciences de l'information : fondements de l'informatique, calculs, algorithmes, représentations, exploitations

Missions

En s’appuyant sur les compétences du laboratoire sur la modélisation, la simulation et l’expérimentation des structures et des matériaux ainsi que sur l’intelligence artificielle et la science des données, l’objectif de l’ingénieur recruté, dans ce projet de recherche, est de faciliter, à court terme, l’exploitation des bases de données expérimentales et numériques en mécanique par l’intermédiaire de l’apprentissage automatique basé sur des réseaux de neurones de type RNN ou Transformers en particulier pour le traitement des séries temporelles.

Activités

1. Analyse des bases de données incluant des résultats de type "données temporelles"
2. Mise en place de réseaux de neurones de type RNN
3. Mise en place de réseaux de neurones de type Transformers
4. Validation et comparaison avec les autres méthodes utilisées au LAMIH

Compétences

1. Candidats/es avec un diplôme de Master ou d’ingénieur informatique ou mathématiques appliquées
2. Bonnes connaissances en programmation sous Python, en apprentissage automatique (candidat provenant d’un parcours informatique ou mathématiques appliquées)
3. Connaissances souhaitées d'une ou plusieurs bibliothèques de deep learning (tensorflow, pytorch, scikit)
4. Aptitude au travail en équipe, curiosité et adaptabilité pour développer un projet interdisciplinaire entre les départements informatique et mécanique
5. Bonne communication, bon anglais scientifique à l’oral et à l’écrit

Contexte de travail

Le LAMIH UMR CNRS 8201 (Laboratoire d’Automatique, de Mécanique et d’Informatique Industrielles et Humaines) est une unité mixte de recherche entre l'Université Polytechnique Hauts de France (UPHF) et le Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), spécialisé dans le transport et la mobilité humaine. Le travail se fait en collaboration entre les départements Informatique et Mécanique.

Contraintes et risques

Compte tenu des spécificités de l'unité, des fermetures sont imposées par l'UPHF : 4 semaines pour la fermeture estivale, 2 semaines en fin d'année, 1 semaine pendant les vacances d'hiver, 1 semaine pendant les vacances de printemps. L'agent recruté sera tenu de prendre ses congés durant ces périodes.