Ingénieur de Recherche Informatique Science des Données H/F - 38

Ancrée sur son territoire, pluridisciplinaire et ouverte sur l'international, l'Université Grenoble Alpes rassemble, depuis le 1er janvier 2020, les forces de l'enseignement supérieur public de Grenoble et Valence.
En association avec les organismes nationaux de recherche et les grands instruments internationaux présents sur son territoire, elle construit sa politique de recherche et d'innovation à l'échelle mondiale.Présentation de la structure :

Les 450 membres du LIG (enseignants, chercheurs permanents, doctorants, personnel administratif et technique) sont repartis sur trois sites a Grenoble et sa peripherie : le Campus Saint Martin d'Heres, Minatec et le Campus Montbonnot.

Ils relevent de differents organismes : CNRS, Universite Grenoble Alpes, Grenoble INP et INRIA Grenoble Alpes. La mission du LIG est de contribuer au developpement des aspects fondamentaux de l'informatique (modeles, langages, methodologies, algorithmes) et de relever des defis conceptuels, technologiques et societaux. La diversite et le dynamisme croissants des donnees, des services, des dispositifs d'interaction et des cas d'utilisation influencent l'evolution des logiciels et des systemes, de sorte qu'ils doivent garantir les proprietes essentielles telles que la fiabilite, la performance, l'autonomie et l'adaptabilite. Relever ces defis est l'objectif de 24 equipes de recherche organisees en 5 axes.

Equipe DAISY (https://lig-daisy.imag.fr), faisant partie du Laboratoire LIG, unite mixte de recherche UMR 5217 et qui vise à développer des approches gestion de données appliqués aux algorithmes d'IA en se appuyant sur des methodologies d'explicabilité, efficacité et inderdisciplinarité.

Missions principales :

Vous serez le principal moteur d'une des taches du projet à savoir T2, « Implémentation logicielle ». Plus précisément, votre rôle consistera a apporter des contributions pratiques par le biais de l'implémentation et validation expérimentale des approches d'explicabilité qui passent à l'échelle des grandes architectures de données.

Activités principales :

- Participer à la conception et à l'implémentation d'approches pour l'explicabilité et l'interprétabilité au sein des architectures d'apprentissage (réseaux neuronaux, modèles de langues), en s'appuyant sur la notion de provenance des données comme cadre théorique mais aussi les prototypes de recherche existants au sein de l'équipe DAISY.

- Établir et exécuter un plan expérimental visant la validation des algorithmes implémentés.

- Contribuer à la rédaction d'articles de recherche et à la publication de bibliothèques open-source afin de diffuser les contributions apportées.
Ces tâches requièrent une expertise approfondie en programmation, notamment en Python et C/C++, ainsi qu'une compréhension des résultats de recherche acquise par la lecture d'articles scientifiques.

Deplacement ponctuels, deplacement congres, autorisation FSD necessaire.