Doctorant Numerical Methods For Highly Oscillatory Time Dynamics H/F - INRIA

A propos d'Inria

Inria, l'institut national de recherche dans les sciences et technologies du numérique, est en appui de l'État pour les stratégies nationales de recherche et d'innovation du numérique en tant qu'Agence de programmes. Inria mène plus de 300 projets de recherche et d'innovation avec ses 3500 scientifiques, ingénieurs et personnels d'appui, en partenariat avec les universités et l'écosystème numérique (entreprises, entrepreneurs, acteurs publics). Ensemble, nous explorons des domaines clés comme l'intelligence artificielle, la cybersécurité, l'informatique quantique, le Cloud, la transformation numérique de la santé, les jumeaux numériques ou encore les technologies numériques pour la défense. Nous construisons des solutions concrètes telles que des logiciels, des startups technologiques, des partenariats avec les entreprises du tissu national et des formations de pointe. Notre objectif : l'impact scientifique, technologique et industriel au service de la souveraineté numérique de la France.

Doctorant F/H Numerical methods for highly oscillatory time dynamics

Type de contrat : CDD

Niveau de diplôme exigé : Bac +5 ou équivalent

Fonction : Doctorant

A propos du centre ou de la direction fonctionnelle

Le centre Inria de l'Université de Rennes est l'un des huit centres d'Inria et compte plus d'une trentaine d'équipes de recherche. Le centre Inria est un acteur majeur et reconnu dans le domaine des sciences numériques. Il est au coeur d'un riche écosystème de R&D et d'innovation : PME fortement innovantes, grands groupes industriels, pôles de compétitivité, acteurs de la recherche et de l'enseignement supérieur, laboratoires d'excellence, institut de recherche technologique.

Contexte et atouts du poste

Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet ANR en partenariat avec l'équipe Inria Macaron (Strasbourg).

L' objectif est de proposer de nouvelles méthodes pour la résolution numérique d'équations hautement oscillantes. L'idée classique est de décomposer la dynamique lente et rapide ; dans les cas simples, la dynamique rapide est filtrée à l'aide d'un changement de variable. L'objectif ici est de la capturer à l'aide d'une transformation inversible apprise via un autoencoder.

Le ou la candidate sera amenée à effectuer des déplacements pour présenter ses travaux dans le cadre de l'ANR ou dans le cadre de conférences internationales.

Mission confiée

Après avoir effectué un état de l'art sur le sujet, des schémas standards seront étudiés, analysés et comparés.Cette étape permettra de comprendre les verrous de la résolution d'équations hautement oscillantes et de proposer des alternatives avec des outils récents de machine learning.

Principales activités

La personne recrutée devra développer desprogrammes associés aux méthodes numériques et devra rédiger des documents pour diffuser les travaux.

Compétences

Compétences techniques et niveau requis :

Langues :

Compétences relationnelles :

Compétences additionnelles appréciées :

Avantages

• Restauration subventionnée
• Transports publics remboursés partiellement
• Congés: 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d'autorisations d'absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement)
• Possibilité de télétravail (après 6 mois d'ancienneté) et aménagement du temps de travail
• Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.)
• Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des oeuvres sociales d'Inria)
• Accès à la formation professionnelle
• Sécurité sociale

Rémunération

2300€ brut par mois

• Machine learning