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H/F Chercheur.euse postdoc / évaluation de l'impact environnemental des réseaux de neurones profonds

Référence : UMR7020-VALEMI-001

  • Fonction publique : Fonction publique de l'État
  • Employeur : Centre national de la recherche scientifique (CNRS)
  • Localisation : 13013 MARSEILLE (France)
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  • Nature de l’emploi Emploi ouvert uniquement aux contractuels
  • Nature du contrat Non renseigné
  • Expérience souhaitée Non renseigné
  • Rémunération (fourchette indicative pour les contractuels) Entre 3081 et 4756 euros brut/mois selon expérience. € brut/an
  • Catégorie Catégorie A (cadre)
  • Management Non renseigné
  • Télétravail possible Non renseigné

Vos missions en quelques mots

Missions :
Nous recrutons un postdoc pour une période de 12 mois sur la thématique de l'évaluation des impacts environnementaux des modèles d'apprentissage profond [1,2,3]. Il s'agira de bien maitriser la littérature et les outils existants sur le sujet et de proposer de nouvelles approches permettant de systématiser cette évaluation, en particulier via des techniques d'IA.
[1] Strubell et al., Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP, AAAI Conf. on AI, 2020.
[2] Henderson et al., Towards the Systematic Reporting of the Energy and Carbon Footprints of Machine Learning, JMLR, 2020.
[3] AFNOR, Référentiel général pour l'IA frugale - Mesurer et réduire l'impact environnemental de l'IA, Spec 2314, 2024.

Activités :
- étude bibliographique sur la méthodologie d'évaluation des impacts environnementaux des modèles d'apprentissage et veille technologique sur les outils associés
- conception et réalisation d'une base de données de modèles d'apprentissage et de mesures d'impact
- développement de nouveaux outils méthodologiques pour l'évaluation des impacts
- rédaction d'articles et diffusion des résultats
Contexte de travail :
Le.la chercheur.euse recruté.e travaillera en étroite collaboration avec Valentin Emiya (LIS) et Julien Lefèvre (INT), à Marseille, avec une intégration dans l'équipe QARMA du LIS.

Profil recherché

Competences :
- expertise en apprentissage profond et apprentissage automatique en général
- sensibilisation à la question des impacts environnementaux de l'IA
- bonne capacité de rédaction d'articles scientifiques et de présentations orales
- ouverture sur d'autres champs disciplinaires
- bon relationnel, bonne motivation, autonomie.
Contraintes et risques :

Niveau d'études minimum requis

  • Niveau Niveau 8 Doctorat/diplômes équivalents
  • Spécialisation Formations générales

Langues

  • Français Seuil

Qui sommes-nous ?

Le Centre national de la recherche scientifique est un organisme public de recherche pluridisciplinaire placé sous la tutelle du ministère de l’Enseignement supérieur, de la Recherche et de l’Innovation.

C’est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 33 000 femmes et hommes (dont plus de 16 000 chercheurs et plus de 16 000 ingénieurs et techniciens), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines.

En savoir plus sur l'employeur

À propos de l'offre

  • Le Centre national de la recherche scientifique est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 34 000 femmes et hommes (plus de 1 000 laboratoires et 200 métiers), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines. Depuis plus de 80 ans, y sont développées des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit que le CNRS tisse entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait de lui un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde. Le partenariat qui le lie avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires (près de 100 chaque année) témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche.

  • Vacant
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