Position de doctorat de 3 ans en apprentissage automatique (apprentissage fédéré)

Position de doctorat de 3 ans en apprentissage automatique (apprentissage fédéré)

Belgique 12 août 2021
Université de Mons

Université de Mons

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DÉTAILS OPPORTUNITÉ

Université étatique
Région
Pays hôte
Date limite
12 août 2021
Niveau d'études
Type d'opportunité
Spécialités
Financement d'opportunité
Financement complet
Pays éligibles
Cette opportunité est destiné à tous les pays
Région éligible
Toutes les régions

Université de Mons - Département d'informatique - Belgique

Poste de doctorat ouvert

Nous recherchons des candidatures pour un poste de doctorant de trois ans en apprentissage automatique avec un accent sur l'apprentissage fédéré, la modélisation de séries chronologiques et la maintenance prédictive. Le doctorant sera impliqué dans un projet de recherche de trois ans en collaboration avec divers partenaires académiques et industriels. Elle / il fera partie d'une équipe de recherche sur l'apprentissage automatique et contribuera au processus de recherche participative, en collaborant directement avec les partenaires de l'industrie. Les principaux objectifs du projet sont de développer de nouveaux modèles et algorithmes d'apprentissage fédéré pour la maintenance prédictive basés sur des données de séries chronologiques. La formation de modèles d'apprentissage automatique de manière fédérée peut impliquer divers défis statistiques et système, notamment l'hétérogénéité des données, les contraintes de confidentialité, la robustesse et la sécurité des modèles, l'efficacité de la communication, l'hétérogénéité du système et les environnements dynamiques. Le doctorant sera encadré par Souhaib Ben Taieb (PhD, Professeur Associé), travaillant au Département d'Informatique de l'Université de Mons. La Belgique est située au centre de l'Europe et le laboratoire est bien connecté à d'autres équipes de recherche dans le monde. Un poste de recherche dans notre groupe est un tremplin idéal pour une carrière de recherche indépendante dans le milieu universitaire ou dans l'industrie.

Détails d'éligibilité et candidatures

Les candidats qualifiés doivent être titulaires d'une maîtrise ou d'un diplôme équivalent en informatique, en statistiques ou dans des domaines connexes, avec une formation en apprentissage automatique. Une bonne connaissance des statistiques / apprentissage automatique et une expérience antérieure dans l'analyse de données avec les bibliothèques ML Python populaires (par exemple Scikit-learn, Pytorch, TensorFlow) sont fortement recommandées. Les candidats doivent maîtriser l'anglais et avoir de bonnes compétences en communication orale et écrite.

Les candidats intéressés doivent contacter le chercheur principal par e-mail à souhaib.bentaieb@umons.ac.be . Les candidatures officielles doivent être soumises dans les meilleurs délais et doivent contenir au moins:

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