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# Doctorant F/H

- **Company:** Inria
- **Location:** Orsay, France (Remote available)
- **Experience:** Starter
- **Salary:** €27,600.0
- **Contract:** Apprenticeship
- **Skills:** Artificial Intelligence, Data Distribution Service, Python (Programming Language), Machine Learning, Open Source Technology, Tensorflow, Deep Learning, Scikit Learn
- **Published:** September 28, 2026
- **Apply:** https://www.indeed.com/viewjob?jk=88668c754856f128

## About the Role

Etre titulaire d'un Master en Mathématiques

Avoir de solides connaissances et compétences en topologie, statistique et machine learning., Les connaissances et compétences devront être nécessairement maîtrisées :

 * analyse topologique des données
 * Maitrise des bibliothèques classiques de machine learning et deep learning (scikit learn, tensor flow...) et d'analyse topologique des données (GUDHI)
 * Statistique mathématique et apprentissage statistique, topologie et géométrie.
 * Programmation Python

## Description

Dans le cadre du programme national d'évaluation de l'IA (EVALIA)

L'objectif est de développer des outils mathématiques effectifs et venant avec des garanties
théoriques pour étudier, détecter et caractériser des comportement anormaux (hallucinations, attaques, etc...)
de modèles d'apprentissage profond complexes, avec une attention particulière portée aux architectures à base
de mécanismes d'attention, de type transformers. La méthodologie adoptée reposera sur une approche combinant
Analyse Topologique des données [?] et méthodes statistiques., S'appuyant sur les compétences complémentaires du LMO (Laboratoire de Mathématiques d'Orsay) en apprentissage statistique et sur l'expertise de l'équipe DataShape (INRIA Saclay) en inférence géométrique et analyse topologique des données (TDA), la personne recrutée mènera des recherches couvrant les différents aspects de cette thématique ainsi que ses applications. Le programme de recherche s'articulera autour de deux axes principaux. Le premier (Axe 1) portera sur l'étude des structures d'activation des réseaux de neurones (graphes, matrices d'attention...), le second (Axe 2) portera sur l'analyse topologique dynamique de l'évolution des distribution de données à travers les espaces latents.

L'encadrement de ce projet de thèse sera assuré par Frédéric Chazal et Gilles Blanchard., Après une première étude bibliographique, la première année sera essentiellement consacrée à l'Axe 1. Le
travail de recherche de l'Axe 2 débutera la seconde année en parallèle de la continuation de l'Axe 1. La troisième
année sera consacré à la finalisation des travaux réalisés dans les 2 axes et à l'exploration d'éventuelles nouvelles
directions de recherche qui seraient apparues pendant les années 1 et 2. Elle sera aussi consacré à la finalisation
de l'implémentation d'outils effectifs publiquement disponibles qui pourront être intégrés à la bilbiothèque open
source Gudhi développée par DataShape.


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