N’hésitez pas à déposer vos offres d’emploi en apprentissage automatique (machine learning) en cliquant ici.
Intitulé: | Professeur.e des universités en Intelligence Artificielle au Cnam Paris |
Type d’offre d’emploi: | Offre de poste dans l’académique |
Détails de l’offre: |
Un poste de professeur.e des universités en intelligence artificielle sera publié lors de la session synchronisée au Conservatoire National des Arts et Métiers (Paris).
|
Date limite de candidature: | 2023-03-30 |
Mail de contact: | michel.crucianu@cnam.fr |
Intitulé: | ML researcher |
Type d’offre d’emploi: | Offre de poste dans l’industriel |
Détails de l’offre: |
Pour postuler et voir le descriptif de l’annonce : https://apply.workable.com/giskard/j/E89FE8E310/ |
Date limite de candidature: | 2023-01-31 |
Mail de contact: | jobs@giskard.ai |
Intitulé: | Digital Twin for CPS cognitive interoperability |
Type d’offre d’emploi: | Offre de thèse |
Détails de l’offre: |
Recent works on Cognitive Cyber-Physical Systems (C2PS) and Cognitive Digital Twins (CDT) focus on bringing Artificial Intelligence (AI) features to CPS to mainly give them reasoning and learning capabilities. Making them smart enough to become autonomous or helping humans in decision-making. The Digital Twin (DT) is used as a convenient tool to embed the cognitive functions and allowing for simulations before applying to the real system. A step forward for cognitive interoperability would be to take a human-centric approach, as integrated now into the Trustworthy AI , including knowledge formalisation and explainability for better human understanding. At its heart, there is the combination of symbolic AI based on knowledge/rule reasoning and statistical methods, with machine learning AI based on neural networks, leading to the Neuro-symbolic AI and Neural-Symbolic Computing, new trends that are considered by a part of the research community on the future of AI. Experiments made so far with deep learning have highlighted the two main advantages of neuro-symbolic approaches: less training data is required, and the reasoning process and its conclusions are explainable and understandable for humans. Finally, these approaches allow to build AI systems that are semantically sound, explainable, and trustworthy. Given these capabilities, neuro-symbolic approaches have a high potential for building interoperable C2PS, with adaptive interactions between C2PS and human workers, and automated reconfigurations of C2PS understandable to the human supervisor thanks to explainable AI. This is what we investigate in the AI4C2PS project as a step towards cognitive interoperability, building on the CDT concept. The PhD candidate will analyse and demonstrate how bridging the reality gap in the emulation of CPS-CPS and CPS-HUMAN interactions to formalize a so-called ‘cognitive interoperability’ in the Cyber-Physical Enterprise (CPE). .. To ensure semantic interoperability across the different components and to build cognitive interoperability on top of it, industry standards will be identified and used where required. The project will be driven by pilots, which will (1) feed the research tasks by providing access to real world requirements and data and will (2) offer the opportunity to deploy and assess the technologies developed from research works in real production environments. To validate the integration capability, the developed technologies will be integrated into Orisun’s existing platform. This integration will create a complete Proof-Of-Concept (POC) for our vision of a CPE platform implementing the high-level architecture. This POC will be deployed and validated in real-world scenarios. Our French pilot will be AIPL S.MART, a Smart industry 4.0 platform and workshop at UL. This PhD project is part of a bilateral research project between the CRAN, the ITIS department of the Luxembourg Institute of Science and Technology (LIST -http://www.list.lu), in Luxembourg, and the ORISUN company, Strasbourg, France, dealing with applications of artificial intelligence for cognitive interoperability in cyber-physical enterprises: AI4C2PS. The candidate will be registered at the University of Lorraine (doctoral school IAEM Lorraine) as a PhD candidate and will be integrated in the ISET research department of CRAN with strong collaboration with the HUMOD research group of ITIS/LIST. The main workplace will be in CRAN offices in Nancy, while some time will be spent in in Esch/Alzette, Luxembourg, in LIST offices. The Sustainable Systems Engineering (ISET) department, with its 50 researchers and engineers, studies the digital transformation of complex sustainable systems, which are mainly in the application fields of industry 4.0 (also called the Industry of the Future), communication networks, transport, building and energy, and the future of so called digital twins (DT). |
Date limite de candidature: | 2023-01-02 |
Mail de contact: | herve.panetto@univ-lorraine.fr |
Intitulé: | Post-doc offer on Computer Vision and semi-supervised representation learning |
Type d’offre d’emploi: | Offre de post-doc |
Détails de l’offre: |
Dear all,
|
Date limite de candidature: | 2023-04-01 |
Mail de contact: | stefan.duffner@liris.cnrs.fr |
Intitulé: | Master Internship: Neural Network compression by optimising weight quantisation |
Type d’offre d’emploi: | Offre de stage |
Détails de l’offre: |
Dear all,
|
Date limite de candidature: | 2023-02-01 |
Mail de contact: | stefan.duffner@liris.cnrs.fr |
Intitulé: | Internship: Explainable machine learning for exploring consciousness recovery of coma patients |
Type d’offre d’emploi: | Offre de stage |
Détails de l’offre: |
Dear all,
|
Date limite de candidature: | 2023-02-01 |
Mail de contact: | stefan.duffner@liris.cnrs.fr |
Intitulé: | Generating instructions in natural language for robots |
Type d’offre d’emploi: | Offre de stage |
Détails de l’offre: |
Autonomous agents require reasoning and planning strategies for performing tasks. Natural language can serve for building and clarifying the planning strategy, and therefore the actions done by a robot. Several works have addressed instruction identification as abstract representation [2, 4, 5] or natural language expression, but the limited data supervision is often a challenge [3, 5]. To tackle this issue, we propose to develop interactive training processes, which imply asking humans to label situations with sentences, with strong care on limiting interactions to a few relevant situations, to reduce human effort. The underlying assumption is that the compositionality of language is correlated to compositionality in the agent’s world. In this internship, we envision working on the generation of natural language instructions and improve currents model. Our objective is to enhance the semantics behind objects to identify the most relevant actions/sub-actions. More info: https://mlia.isir.upmc.fr/jobs.html |
Date limite de candidature: | 2023-04-01 |
Mail de contact: | laure.soulier@isir.upmc.fr ; nicolas.thome@isir.upmc.fr |
Intitulé: | Cross-language continual learning for conversational systems |
Type d’offre d’emploi: | Offre de stage |
Détails de l’offre: |
In this internship, we assume that the deployment of virtual assistants can be done step by step over different countries in the world and, thus, that virtual assistants will face different languages at different timestamp. We propose a continual learning setting in which the task is fixed, but the stream is based on different languages. The model learn the knowledge of language peculiarities. Therefore, to satisfy the initial condition of virtual assistants to address different languages, we therefore need to ensure that our task-based model does not forget previous languages while training on new ones. Two preliminary works have been done: 1) [Coria et al., 2022], investigating BERT’s cross-lingual transfer capabilities in two continual sequence labeling tasks. 2) [Gerald and Soulier, 2022] designing continual learning streams for information retrieval. In practice, we will focus on the Massively Multilingual NLU 2022 data [FitzGerald et al., 2022], which includes slot-filling and NER tasks for 51 languages in parallel. The objective of the internship will be to 1) build a stream of languages for a given task, 2) run baseline models in the stream, and 3) design a continual learning model for cross-lingual transfer. More info: https://mlia.isir.upmc.fr/jobs.html |
Date limite de candidature: | 2023-03-01 |
Mail de contact: | sahar.ghannay@lisn.fr, laure.soulier@isir.upmc.fr, christophe.servan@lisn.fr, sophie.rosset@lisn.fr |
Intitulé: | Personalized data-to-text neural generation |
Type d’offre d’emploi: | Offre de stage |
Détails de l’offre: |
In this internship we are interested in a special case of text generation, which is data-to-text generation. In this setting, the task is to generate sentences in natural language based on structured or semi-structured data. To provide a data to text example, a famous academic dataset is made of statistics of baseball games paired with human written summary of the game, that we ultimately want to the system to learn to generate. Beyond this toy example, data to text is of the utmost practical interests in many scenarios such as finance, . . . This task is a special case in text generation and comes with its own specific challenges. The data to text models are prone to hallucinations, that is generating grammatically correct but irrelevant and out of the blue sentences . Moreover, the inputs being structured or semi-structured data, this calls for alternative solution to encode w.r.t. standard texts inputs made of sequence of tokens arranged as sentences. The objective of the internship is to develop a neural data to text system able to personalize the text generation. Based on a previous work, we will first focus on a movie dataset in which we dispose of movie tabular description (the data), and reviews. The objective will be to personalize review for a given user. Secondly, while there exists studies on how to evaluate data to text generator, to the best of our knowledge none consider style transfer/text personalization for text generation besides. As such, finding means to perform style transfer evaluation for data to text generators is fully part of the internship, on top of finding neural solution to perform style transfer aware data to text. The evaluation we seek has to be automatic or semi automatic. More info: https://mlia.isir.upmc.fr/jobs.html |
Date limite de candidature: | 2023-04-01 |
Mail de contact: | laure.soulier@isir.upmc.fr ; christophe.gravier@univ-st-etienne.fr |
Intitulé: | Maitre de Conférences Associé – Université Grenoble Alpes |
Type d’offre d’emploi: | Offre de poste dans l’académique |
Détails de l’offre: |
Contrat MAST de 3 ans, renouvelable 2 fois. La personne recrutée intervient à hauteur typiquement d’une journée à une journée et demie par semaine à l’université. Elle est chargée : Les candidatures sont ouvertes en ligne sur la page emploi de l’Université Grenoble Alpes, jusqu’au 10 novembre. |
Date limite de candidature: | 2022-11-10 |
Mail de contact: | Eric.Blayo@univ-grenoble-alpes.fr |
Intitulé: | Machine Learning for chemical reaction prediction |
Type d’offre d’emploi: | Offre de post-doc |
Détails de l’offre: |
A post-doctoral position on learning from chemical molecules is available in the Machine Learning team of the LITS lab at INSA Rouen Normandy, France. The pursued goal is to design machine learning algorithms in order to predict/optimize the asymmetric synthesis cyclopropane compounds that are present in the structure of many drugs, based on the chemical reactants, the catalysts, and the experimental conditions. This position is funded by the Normandy Region project CYCLIA, a joint project that fosters the expertise of the LITIS and the COBRA laboratory at INSA Rouen Normandy. Research topics of interest include but are not limited to: The position is for one year More information with application procedure available at https://gasso.pages.insa-rouen.fr/home/#jobs Contacts: {gilles.gasso, samia.ainouz, benoit.gauzere}@insa-rouen.fr |
Date limite de candidature: | 2022-12-15 |
Mail de contact: | gilles.gasso@insa-rouen.fr |
Intitulé: | Regularity and Invertibility of BregmaNets |
Type d’offre d’emploi: | Offre de stage |
Détails de l’offre: |
Supervisor: Jordan Frecon-Deloire (https://jordan-frecon.com/) Mail: jordan.frecon.deloire@univ-st-etienne.fr Location: Laboratoire Hubert Curien, Saint-Etienne, France Team: Data Intelligence Level: Master 2 / 3rd year of engineering school Gratuity: ≃ 540 euros/month ————————- Description Expected results Candidate profile References |
Date limite de candidature: | 2023-01-01 |
Mail de contact: | jordan.frecon.deloire@univ-st-etienne.fr |
Intitulé: | Variational Contrastive Learning |
Type d’offre d’emploi: | Offre de stage |
Détails de l’offre: |
Contexte et problématique
Ces problématiques sont clef en intelligence artificielle et en traitement d’images, et une avancée dans leur résolution permettrait l’utilisation de l’apprentissage profond dans des domaines d’applications souffrant d’un manque de données. Cela aiderait aussi à réduire les coûts de calcul pour l’entraînement de tâches en aval comparativement à la méthode habituelle bout en bout. Les approches récentes d’apprentissage autosupervisé de représentation visuelle, reposent sur des réseaux de neurones siamois effectuant une tâche contrastive de discrimination d’instance. Et bien que ces méthodes diffèrent légèrement les unes des autres en termes d’architecture et de tâche apprise, le principe sous-jacent reste le même: l’objectif est d’apprendre un espace latent où deux vues d’une même image (des augmentations de données), ont des représentations similaires, le tout en utilisant différentes astuces pour éviter un effondrement vers des solutions simples. L’intuition est que des entrées synthétiques similaires représentent des concepts similaires, et donc doivent avoir des représentations similaires. Cependant, bien que ces méthodes évitent un effondrement total des représentations, elles souffrent quand même d’un effondrement partiel de leurs dimensions, c’est-à-dire que même si les représentations sont différentes les unes des autres, une partie de leurs dimensions sont fortement corrélées entre elles. D’un point de vue théorique, cela montre que les représentations n’exploitent pas pleinement les dimensions mises à disposition et que les diverses contraintes imposées par ces modèles pour éviter un effondrement ne fonctionnent que partiellement. D’un point de vue pratique cela tend à produire des représentations dont la qualité est dégradée. D’autre part, avant l’apparition de ces méthodes dites contrastives, l’état de l’art en apprentissage de représentation reposait sur l’utilisation d’auto-encodeurs variationnels. Ces derniers sont une amélioration des auto-encodeurs où les représentations prennent la forme de distributions statistiques au lieu de points dans un espace latent. L’ajout de cet aspect probabiliste permet de lisser l’espace de représentations, mais aussi de démêler les différentes dimensions des représentations apprises, menant ainsi à des représentations de meilleure qualité comparées à celles apprises par un simple auto-encodeur. Description du sujet Le sujet du stage consiste à étudier si les représentations apprises par ces méthodes contrastives récentes peuvent bénéficier d’un aspect variationnel avec les tâches suivantes: |
Date limite de candidature: | 2023-03-31 |
Mail de contact: | mathieu.lefort@liris.cnrs.fr |
Intitulé: | [Stage M2] 2 stages en deep learning / apprentissage de représentation |
Type d’offre d’emploi: | Offre de stage |
Détails de l’offre: |
Dans le cadre du projet MERLE (Multimodal Effective Representation Learning of Evolution of birds) qui vise à l’apprentissage profond de représentations multimodales pertinentes pour la modélisation de l’évolution en biologie, nous recherchons 2 stagiaires de M2 en deep learning. |
Date limite de candidature: | 2022-12-31 |
Mail de contact: | mathieu.lefort@liris.cnrs.fr |
Intitulé: | CDD de Post Doc en Apprentissage Automatique pour la robotique sociale @ LIRIS, UCBL |
Type d’offre d’emploi: | Offre de post-doc |
Détails de l’offre: |
Durée: 15 mois (Potentiellement extensible à 18 mois) – Début prévu en janvier 2023 Contexte Le projet s’appuie sur des travaux de l’état de l’art en IA/ AA (Apprentissage Automatique) pour programmer une application d’accueil et d’orientation de personnes dans une bibliothèque universitaire. Dans un premier temps nous avons enregistré des interactions humain-robot basées sur une première version du robot avec des algorithmes / outils de l’état de l’art relatifs aux approches ad-hoc de turn-taking. Ces données sont utilisées dans les études en AC pour identifier les interactions réussies. L’objectif de ce post doc est d’utiliser ces données annotées pour l’apprentissage automatique afin de proposer de nouveaux modèles d’IA pour l’IHR, couplant l’apprentissage développemental et les résultats de l’AC. Les missions du/de la post doctorant.e seront: Compétences requises: Candidatures: Date limite pour la réception des candidatures: 20 octobre 2022 Environnement de travail: |
Date limite de candidature: | 2022-10-20 |
Mail de contact: | Mathieu.Lefort@liris.cnrs.fr |
Intitulé: | Apprentissage pour la reconnaissance d’intention et la gestion de conversations |
Type d’offre d’emploi: | Offre de thèse |
Détails de l’offre: |
Accueil : Équipe SyCoSMA, Laboratoire LIRIS / entreprise Reecall, Lyon, contexte CIFRE |
Date limite de candidature: | 2022-12-31 |
Mail de contact: | frederic.armetta@univ-lyon1.fr |
Intitulé: | Vers une approche moins coûteuse d’apprentissage auto-supervisé de traitement de la parole |
Type d’offre d’emploi: | Offre de post-doc |
Détails de l’offre: | Pour candidater : https://orange.jobs/jobs/v3/offers/116910?lang=fr Le domaine du traitement de la parole a connu un tournant important ces dernières années avec l’apparition de modèles complètement neuronaux. Ces modèles ont d’abord été entraînés de manière supervisée, c’est-à-dire en disposant pour chaque enregistrement audio d’une annotation manuelle. Les modèles purement neuronaux bénéficient grandement d’un entraînement sur de larges corpus et cela implique donc d’utiliser de plus en plus de données. Or, le coût d’annotation s’est vite révélé prohibitif. Plusieurs pistes pourront être explorées :
Verrou technique : difficulté de mise en œuvre de l’entraînement des modèles SSL Verrous scientifiques [1] Mikolov, T. et al. Efficient estimation of word representations in vector space. ICLR Workshop 2013 [2] Devlin, J. et al. Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. NAACL-HLT 2018 [3] Grill, J. B. et al. Bootstrap your own latent-a new approach to self-supervised learning. NeurIPS 2020 [4] Chen, T. et al. A simple framework for contrastive learning of visual representations. ICML 2020 [5] Yang, S. W. et al. Superb: Speech processing universal performance benchmark. Interspeech 2021 [6] Baevski, A. et al. wav2vec 2.0: A framework for self-supervised learning of speech representations. NeurIPS 2020 |
Date limite de candidature: | 2022-12-01 |
Mail de contact: | valentin.vielzeuf@orange.com |
Intitulé: | Intelligence artificielle et Génomique |
Type d’offre d’emploi: | Offre de thèse |
Détails de l’offre: | Intelligence artificielle et Génomique L’utilisation de génomes complets est un outil particulièrement important pour la compréhension des organismes vivants, notamment pour la médecine (maladies génétiques / cancers) ou l’agronomie (amélioration génétique). Les nouvelles de techniques de séquençages, produisant notamment des lectures longues de bonne qualité, rendent l’assemblage de génomes complets à la portée de tous. Cependant, lors de l’assemblage de génomes, des erreurs se produisent souvent. Dans ce contexte, l’intelligence artificielle, et notamment le deep learning, sont en plein boom et révolutionnent la science comme en médecine avec AlphaFold pour la prédiction de structures de protéines 3D. Ici, le deep learning permettra d’identifier les erreur d’assemblage afin de corriger l’assemblage de génomes. Le stage se basera sur des résultats préliminaires très encourageants montrant le grand intérêt du deep learning. Dans le cadre de ce stage, le candidat aura en charge de : Profil Accueil Modalités pour postuler: envoyer CV et lettre de motivation à raphael.mourad@univ-tlse3.fr et matthias.zytnicki@inrae.fr Candidature Contacts |
Date limite de candidature: | 2022-12-30 |
Mail de contact: | raphael.mourad@univ-tlse3.fr |
Intitulé: | Apprentissage pour la reconnaissance d’intention et la gestion de conversations |
Type d’offre d’emploi: | Offre de thèse |
Détails de l’offre: | Sujet détaillé : https://perso.liris.cnrs.fr/frederic.armetta/sujetTheseNLP-2022.pdf Mots-clefs : deep learning, agents conversationnels, IA, traitement naturel du langage (NLP), reconnaissance d’intentions (NLU), few shot learning, active learning, goal-oriented dialog systems Accueil : Equipe SyCoSMA (Laboratoire LIRIS) / entreprise Reecall, Lyon, contexte CIFRE Période : à partir de Novembre 2022 (à discuter), pour une durée de 3 ans Candidatures (CV, lettre de motivation, etc.) et renseignements : frederic.armetta(a)univ-lyon1.fr Rémunération : 33/37 K€ brut annuel suivant profil |
Date limite de candidature: | 2023-01-01 |
Mail de contact: | frederic.armetta@univ-lyon1.fr |