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# Doctorant F/H

- **Company:** Inria
- **Location:** Saint-Martin-d'Hères, France (Remote available)
- **Salary:** €26,400.0
- **Contract:** Temporary contract
- **Skills:** Agile Methodology, Information Technology
- **Published:** July 28, 2026
- **Apply:** https://jobs.inria.fr/public/classic/fr/offres/2026-10342

## About the Role

Compétences techniques et niveau requis : mathématiques de l'optimisation (analyse, analyse convexe, algèbre linéaire), analyse d'algorithmes (complexité)

Langues : anglais écrit et oral, français optionnel., Curiosité scientifique.

Rigueur mathématique pour l'obtention de résultats théoriques.

## Description

Le doctorat sera réalisé dans une collaboration entre l'équipe Inria GHOST et l'équipe DAO du LJK. Il sera financé par la chaire Structured Optimization and Learning du cluster MIAI.

L' objectif est de développer et analyser de nouveaux algorithmes d'optimisation adaptés aux problèmes non-lisses et non convexes, omniprésents en apprentissage automatique. Alors que les modèles modernes (comme ceux de l'apprentissage profond) intègrent souvent des composantes non différentiables, les méthodes théoriques existantes se limitent majoritairement au cadre lisse. L'objectif est d'établir des garanties théoriques solides pour des algorithmes optimisant des fonctions objectif réalistes, proches de celles rencontrées en pratique, afin de combler cet écart entre théorie et applications.

Des déplacements réguliers sont prévus pour ce poste ?

Le / la doctorant(e) travaillera entre le laboratoire Jean Kuntzmann (LJK) et le Laboratoire d'Informatique de Grenoble., Pour une meilleure connaissance du sujet de recherche proposé :

Certains algorithmes étudiés dans le cas lisse sont mal compris dans les cas non lisses. Une des questions de recherche du doctorat portera sur la définition de classes de problèmes réalistes pour les modèles d'apprentissage et sur lesquels les algorithmes proches de ceux utilisés pour l'entrainement peuvent être analysés.

Les Le / la candidat(e) peut se référer à la littérature sur les algorithmes adaptifs comme AdaGrad pour les familles d'algorithmes pertinents.

Collaboration : Des collaborations seront possibles durant la thèse avec le Zuse Institute Berlin et l'Institut Mathématique de Toulouse avec lesquels les encadrants collaborent déjà, * Formaliser les propriétés nécessaires pour la convergence de différents algorithmes d'optimisation sur les fonctions non-lisses.

 * Développer de nouveaux algorithmes adaptés à des classes de fonctions proches des réseaux neuronaux avec architectures modernes
 * Implémenter et évaluer les méthodes numériquement sur des jeux d'instances de référence

Activités complémentaires (3 maximum) :

 * Développement de bibliothèques logicielles pour l'optimisation
 * Rédaction de rapports et d'articles de recherche


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