Référence CSP: UMR5217-SILMAN-004 Missions : L'ingénieur candidat poursuivra deux objectifs : - Mettre en œuvre le pipeline d'explication du système DataGEMS, en implémentant des opérateurs de provenance et d'explication sur le modèle MoMa, pour calculer efficacement les explications en fonction des tâches et les présenter de manière intuitive aux utilisateurs. - Participer au découplage de la gestion des données de DataGEMS du niveau bas (l'interface de médiation et de stockage des donnée) de l'analyse des données au niveau supérieur, notamment par la conception d'un modèle logique (MoMA) qui capture les données et les métadonnées, l'apprentissage automatique et les opérateurs de transformation. L'ingénieur va participer au développement au stockage, indexation et extraction de motifs de requêtes pré-entraînés dans le modèle MoMa. Activités : Mettre en oeuvre et implémenter les algorithmes d'explication pour DataGEMS Mettre en œuvre les interfaces API pour le système DataGEMS Participer aux livrables du projet et aux réunions hebdomadaires Contexte de travail : Le travail s'effectuera au sein du Laboratoire d'Informatique de Grenoble. Le LIG rassemble près de 450 chercheurs, enseignants-chercheurs, doctorants et personnels en soutien à la recherche. Ils relèvent des différents organismes et sont répartis sur trois sites du LIG : le campus, Minatec et Montbonnot. Le LIG se veut un laboratoire centré sur les fondements et le développement des sciences informatiques, tout en veillant à une ouverture ambitieuse sur la société pour en accompagner les nouveaux défis. L'ambition est de s'appuyer sur la complémentarité et la qualité reconnue des 22 équipes de recherche du LIG pour contribuer au développement des aspects fondamentaux de l'informatique (modèles, langages, méthodes, algorithmes) et pour développer une synergie entre les défis conceptuels, technologiques et sociétaux associés à cette discipline. Relever ces défis trouve une résonance dans les cinq axes thématiques de recherche explorés au LIG. L'équipe d'accueil, DAISY, est une équipe de recherche commune CNRS, Grenoble INP, UGA, qui est concernée par les défis de recherche qui se situent à l'intersection de l'IA et la gestion de données, ainsi que aux données en provenance de domaines interdisciplinaire comme l'éducation et la médecine. Recrutement dans le cadre du projet H2024-INFRA DataGEMS Les données sont un atout qui stimule l'innovation, oriente la prise de décision, améliore les opérations et a un impact sur plusieurs domaines, notamment la science, l'environnement, la santé, l'énergie, l'éducation, l'industrie et la société dans son ensemble. Un nombre croissant d'ensembles de données ouvertes provenant des gouvernements, des établissements universitaires et des entreprises offrent de nouvelles opportunités en matière d'innovation, de croissance économique et de bénéfices sociétaux. Des données en temps réel aux données historiques, des données structurées s Voir plus sur le site emploi.cnrs.fr...