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. https://www.liglab.fr Equipe DAISY (http://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 méthodologies d'explicabilité, efficacité et interdisciplinarité. Missions principales : Vous serez le principal moteur des deux taches du projet, a savoir T1, « Modele d'explication abstrait », et T2, « Implementation logicielle ». Plus precisement, son role consistera a apporter des contributions sous deux angles importants, l'un theorique et l'autre pratique. Activités principales : 1. Recherche fondamentale : étudier l'etat de l'art en matiere d'explicabilite pour l'apprentissage automatique et de provenance des donnees pour les algorithmes de donnees. Cette tache necessite une bonne connaissance du domaine de la recherche en bases de donnees 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 chercheur postdoctoral devra préparer les livrables décrits dans le projet et participer à la diffusion des résultats scientifiques (articles de recherche, rapports, code open-source. Deplacement ponctuels et deplacement congres. Expérience de 2 à 5 ans est souhaitée pour ce poste. Formation en informatique ou équivalent, expérience en recherche (publications, implémentations des prototypes recherche).