post doctorant - PROJET CORNELIA Fiche descriptive du poste Catégorie : A Corps : post-doctorant Nombre de postes offerts : 1 Affectation Administrative : Université du Littoral Côte d'Opale - Dunkerque Géographique : Laboratoire LISIC, 50, rue Ferdinand Buisson, Calais, France Contexte : Apprentissage pour l'optimisation combinatoire parallèle à l'aide de fonctions surrogates : application à la mobilité urbaine Activités principales : Un jumeau numérique est une représentation numérique d'un système. Ce type de représentation s'impose dans de nombreux domaines (industriels, services, sciences). Dans un contexte d'optimisation soit pour la calibration du jumeau numérique à partir de données, ou d'optimisation de critères d'intérêts, les deux difficultés principales sont : (i) le temps de simulation qui peut être important (de quelques secondes à quelques heures) et (ii) l'absence de la définition algébrique de la fonction objective (contexte dit "boîte noire"). Ce travail en post-doctorat vise à développer et à analyser de nouvelles méthodes d'optimisation parallèles combinant à la fois l'apprentissage d'un méta-modèle (surrogate) et l'optimisation pour les problèmes combinatoires de grande dimension basé une simulation numérique. Le système simulé est ici un système de mobilité urbaine dont les partenaires ont déjà de l'expérience. Les méta-modèles étudiées reposeront principalement sur une représentation multivariée polynomiale (fonctions de Walsh/Fourier). Le travail de recherche sera en collaboration entre l'équipe BONUS conjointe au laboratoire CRIStAL et au centre Inria de l'université de Lille, et l'équipe OSMOSE du laboratoire LISIC de l'université du Littoral Côte d'Opale. Diplôme exigé : Doctorat Conditions particulières d'exercice (NBI, régime indemnitaire - groupe de fonctions IFSE .) : Encadrement : Non Conduite de projet : Non Compétences Connaissance, savoir : Optimisation combinatoire, algorithmes d'optimisation stochastiques, méthodes de calcul parallèle, apprentissage automatique, décomposition de Fourier (polynomial chaos, etc.), bonnes capacités de communication. Savoir-faire : Outre la connaissance des méthodes d'optimisation visées, les savoir techniques attendus sont la programmation c++, python, et une connaissance des systèmes linux pour mener les expériences sur les meso système des partenaires (Grid5000, CalcUlco). Savoir être : Il ou elle intégrera un environnement de travail multi-culturel où il/elle pourra communiquer en anglais. Des qualités personnelles sont souhaitées comme la curiosité, l'intégrité, la créativité, l'esprit de synthèse, l'autonomie, la facilité à communiquer avec les parties prenantes. Conformément à l'annexe de l'arrêté du 18 mars 2013 (NOR :MENH1305559A) Durée hebdomadaire de travail : temps plein Type de contrat : Contrat à durée déterminée de 18 mois à compter du 01/03/2025 Salaire mensuel brut indicatif : 2 860,00 euros 1ère phase de sélection : sur CV et lettre de motivation. 2ème phase de sélection : entretiens Merci de bien vouloir nous transmettre impérativement une adresse électronique afin de pouvoir vous convoquer aux épreuves. Date limite de réception des lettres de motivation et des CV : 31 janvier 2025 Envoi des dossiers de candidature (CV et lettre de motivation) par mail à : Bilel Derbel, CRIStAL/ULILLE, bilel.derbel@univ-lille.fr Sébastien Verel, LISIC/ULCO, verel@univ-littoral.fr