> Markdown version of [/jobs/ext/1374131-post-doctorat-en-intelligence-artificielle-neuro-symbolique](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/1374131-post-doctorat-en-intelligence-artificielle-neuro-symbolique). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Post-doctorat en Intelligence Artificielle Neuro-Symbolique - **Company:** INRAE - **Location:** Castanet-Tolosan, France - **Salary:** €67,320.0 - €67,440.0 - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Artificial Intelligence, Python (Programming Language), Software Engineering, Pytorch, Deep Learning - **Published:** July 22, 2026 - **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=4dd17afcdfde87a5 ## About the Role * Doctorat (PhD) en informatique ou dans un domaine étroitement lié. * Solides connaissances et compétences dans au moins un des domaines suivants : Optimisation Discrète, Raisonnement Propositionnel (SAT), Programmation par Contraintes (CP), Modèles Graphiques Discrets. * Bon niveau général en mathématiques (discrètes et continues). * Excellent dossier de publications scientifiques. * Excellentes compétences en programmation (Python) et en ingénierie logicielle. * Maitrise parfaite de l'anglais à l'oral et à l'écrit. Compétences appréciées (non obligatoires) : * Connaissances complémentaires en Machine / Deep Learning et expérience avec PyTorch. * Intérêt marqué pour les solutions Neuro-Symboliques et le raisonnement probabiliste discret (démontré par des travaux antérieurs). Votre qualité de vie à INRAE ## Description Vous serez accueilli.e au sein de l'unité MIAT (Mathématiques et informatique appliquées Toulouse). Ce Post-doctorat sera financé par l'ANR - Projet GMLaS (Discrete Graphical Model Learning and Solving using Data Mining and Deep Learning). Le projet GMLaS vise à renforcer l'hybridation entre l'Apprentissage Profond (Deep Learning - DL) et la Programmation par Contraintes (CP). Il s'appuie sur les Réseaux de Fonctions de Coût (Cost Function Networks - CFN) et le solveur toulbar2 [2]. Les récents travaux de l'équipe ont permis de concevoir une architecture hybride différentiable entraînée efficacement sans solveur grâce à la perte E-PLL (Emmental Pseudo Log-Likelihood) [1]. L'objectif du post-doctorat est d'étendre la perte E-PLL et son cadre théorique/pratique à de nouvelles tâches neuro-symboliques complexes pour aboutir à une librairie Python efficace et simple à mobiliser sur de nouvelles tâches neuro-symboliques. Environnement de travail, missions et activités Le poste est situé à INRAE de Castanet-Tolosan (Toulouse). Le laboratoire dispose de serveurs GPU internes et peut accéder aux ressources de calcul du mésocentre local et des infrastructures nationales. Une partie des fait partie du cluster IA ANITI. Missions et activités principales : * Développer une bibliothèque Python de modélisation neuro-symbolique étendant la bibliothèque E-PLL existante (issue des publications JAIR) pour faciliter la modélisation de tâches complexes. * Étendre l'architecture pour traiter des informations d'ordre supérieur : contraintes ou fonctions de coût impliquant plusieurs variables, ou contraintes globales (connues ou à prédire à partir de solutions de haute qualité). * Explorer des fonctions de perte généralisées ou alternatives, telles que le PLL composite/bloc [7,8] ou le filtrage d'interactions (interaction screening [9]) et ses variants. * Modéliser et évaluer explicitement l'approche sur de nouveaux domaines d'application : Decision Focused Learning, modèles de monde/d'action symboliques (Symbolic World/Action Models [3,4,5]), conception de protéines (Protein Design [6]), etc. ## Related Videos - [Getting Started with Machine Learning](https://www.wearedevelopers.com/videos/260-getting-started-with-machine-learning) - [Geometric deep learning for drug discovery](https://www.wearedevelopers.com/videos/264-geometric-deep-learning-for-drug-discovery) - [Outclassing Frontier LLMs at Extracting Information](https://www.wearedevelopers.com/videos/100303-outclassing-frontier-llms-at-extracting-information) - [Photonic Computing: Programming a New Class of AI Accelerators (incl. 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