Présentation de la structure : Les 450 membres du LIG (enseignants, chercheurs permanents, doctorants, personnel administratif et technique) sont repartis sur trois sites à Grenoble et sa périphérie : le campus Saint Martin d'Hères, Minatec et le campus Montbonnot. Ils relèvent de différents organismes : CNRS, Université Grenoble Alpes, Grenoble INP et INRIA Grenoble Alpes. La mission du LIG est de contribuer au développement des aspects fondamentaux de l'informatique (modèles, langages, méthodologies, algorithmes) et de relever des défis conceptuels, technologiques et sociétaux. https://www.liglab.fr Equipe DAISY (http://lig-daisy.imag.fr), faisant partie du Laboratoire LIG, unité 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 méthodologies d'explicabilité, efficacité et interdisciplinarité. Missions principales : Vous serez le principal moteur des deux taches du projet, a savoir T1, « modèle d'explication abstrait », et T2, « implémentation logicielle ». Plus précisément, son rôle consistera a apporter des contributions sous deux angles importants, l'un théorique et l'autre pratique. Activités principales : 1. Recherche fondamentale : étudier l'état de l'art en matière d'explicabilité pour l'apprentissage automatique et de provenance des données pour les algorithmes de données. Cette tache nécessite une bonne connaissance du domaine de la recherche en bases de données et en apprentissage automatique. 2. implémentation : mettre en œuvre les méthodes qui ont été étudiées dans des bibliothèques open-source. Cette tâche nécessitera une expérience approfondie de la programmation, en particulier en Python et C/C++. Le / La chercheur(euse) postdoctoral(e) devra préparer les livrables décrits dans le projet et participer à la diffusion des résultats scientifiques (articles de recherche, rapports, code open-source). Déplacements ponctuels et déplacements congrès. Expérience de 2 ans est souhaitée pour ce poste. Formation en informatique ou équivalent, expérience en recherche (publications, implémentations des prototypes recherche).