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INRAE/AgroParisTech

Deux postes d’ingénieur (Ingénieur(e) d’étude en statistique, ingénieur(e) de recherche en optimisation pour le machine learning) et un poste de maître(sse) de conférences en apprentissage statistique sont susceptibles d’être ouverts dans l’équipe SOLsTIS de l’unité MIA Paris-Saclay au concours en 2022. Les postes effectivement ouverts au concours seront annoncés sur les sites institutionnels d’INRAE et d’AgroParisTech dès leur parution au Journal Officiel.

L’UMR MIA Paris-Saclay est une unité mixte de recherche INRAE et AgroParisTech localisée à Palaiseau  à partir de Mai 2022. Elle regroupe des statisticiens et des informaticiens spécialisés dans la modélisation et l’apprentissage statistique et informatique pour la biologie, l’écologie, l’environnement, l’agronomie et l’agro-alimentaire. L’équipe SOLsTIS développe et diffuse des méthodes statistiques de modélisation et d’apprentissage en application aux sciences du vivant.

– L’ingénieur(e) d’étude serait chargé(e) d’études statistiques en réponse aux sollicitations de nos partenaires biologiques.   Voir ici pour un descriptif des attentes et objectifs
– L’ingénieur(e) de recherche viendrait renforcer les compétences de l’équipe en optimisation et apprentissage automatique ou statistique et plus particulièrement dans le domaine des algorithmes stochastiques d’optimisation issus de la communauté du machine learning pour l’apprentissage statistique. Voir ici pour les détails
– Le/la maître(sse) de conférences AgroParisTech viendrait renforcer et diversifier les compétences méthodologiques de l’équipe en apprentissage statistique modernes. Voir ici pour les détails

Dans tous les cas, les candidat(e)s devront avoir une motivation réelle pour les applications en sciences du vivant et l’envie de travailler en équipe.

Si vous êtes intéressés, n’hésitez pas à nous contacter (pierre.barbillon@agroparistech.fr, sophie.donnet@inrae.fr, julien.chiquet@inrae.fr)

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Sorbonne Université

Title:  Evolutional Deep Neural Network (EDNN) for Resolution of High-Dimensional Partial Differential Equations

Summary:  Machine-learning (ML) holds significant promise in revolutionizing a wide range of applications, in particular in the domain of multi-scale and multi-physics problems. Success in realizing the promise of ML is predicated on the availability of training data, which are often obtained from scientific computations. Conventional approaches to solving the equations of physics require difficult and specialized software development, grid generation and adaptation, and the use of specialized data and software pipelines that differ from those adopted in ML. A disruptive new approach is Evolutional Deep Neural Networks (EDNN, pronounced “Eden”) which leverages the software and hardware infrastructure used in ML to replace conventional computational methods, and to tackle their shortcomings. EDNN is unique because it does not rely on training to express known solutions, but rather the network parameters evolve using the governing physical laws such that the network can predict the evolution of the physical system.  In the proposed effort, we will develop the EDNN framework to solve high-dimensional partial differential equations, used to model a vast range of phenomena in economics, finance, operational research, and multi-phase fluid dynamics, where population balance equations govern phenomena as diverse as aerosol transmission of airborne pathogens or mixing enhancement in energy conversion devices.

Contact: Taraneh SAYADI <taraneh.sayadi@sorbonne-universite.fr

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Hi! PARIS Hackathon on “AI and sustainability”

Hi! PARIS Hackathon on “AI and sustainability”

  • Competition on March 4-6, 2022
  • Skill building and interaction with Hi! PARIS corporate donors from Feb 1-Mar 4, 2022

Website: https://hackathon-hi-paris.fr/

Registration to the Hi! PARIS Hackathon is open until February 14, 2022. This year, the event is also widely open to students of university courses. Outside HEC and IP PARIS.

The Hi!ckathon will give you the possibility to work on an AI problem that is both complex and has high business and societal stakes, in line with the AI & Sustainability theme. The official language of the event is English.

You are motivated, you feel to have a minimum of skills in AI programming with Python, you are interested in AI and its concrete applications in the business world, you would like to work in mixed teams with other students from IP Paris, HEC and other universities à Register now!

The Hi! PARIS hackathon, the format

  • a Hackathon weekend from March 5 to 6, 2022 à at Telecom Paris, Palaiseau
  • 5 weeks of skill building through testimonials from Hi! PARIS Corporate donors (L’Oréal, Capgemini, TotalEnergies, Kering and Rexel), exercises and Q&A from February 1 to March 4, 2022, weekly investment ~2h à remotely

Registration is simple, you just have to fill in the dedicated form available on the HFactory platform. You will receive a validation e-mail after your profile has been examined.

Registration link, leaflet and updated program on https://hackathon-hi-paris.fr/