Inria
Publiée hier · Paris
Machine Learning Engineer
- Paris
Outils et compétences cités dans l'annonce
Description du poste
Le descriptif de l’offre ci-dessous est en Anglais
Type de contrat : CDD
Niveau de diplôme exigé : Bac + 5 ou équivalent
Fonction : Ingénieur scientifique contractuel
Niveau d'expérience souhaité : Jeune diplômé
Contexte et atouts du poste
The position will be in the framework of the ERC Starting Grant DYNASTY (Dynamics-Aware
Theory of Deep Learning).
The position might include traveling to conferences for paper presentation. Travel expenses will
be covered within the limits of the scale in force.
Mission confiée
We are seeking a Machine Learning Engineer to design and develop a Python software library for evaluating theoretical generalization bounds in deep learning.
The objective is to bridge the gap between theoretical advances in learning theory and practical deep learning by providing a modular, efficient, and user-friendly framework for computing and comparing generalization bounds on modern neural networks.
Principales activités
Conduct experiments for empirical verification
Prepare software libraries
Write scientific articles
Disseminate the scientific work in appropriate venues.
Compétences
- Strong Python programming skills and experience with PyTorch.
- Solid understanding of machine learning and deep learning.
- Experience in scientific software development, testing, and version control.
- Familiarity with statistical learning theory and generalization bounds is a plus.
- Ability to work collaboratively with researchers and translate mathematical concepts into reliable software.
Avantages
- Subsidized meals
- Partial reimbursement of public transport costs
- Leave: 7 weeks of annual leave + 10 extra days off due to RTT (statutory reduction in working hours) + possibility of exceptional leave (sick children, moving home, etc.)
- Possibility of teleworking and flexible organization of working
Annonce publiée sur Indeed et reprise par Intelligence Academy. Seule l'annonce d'origine fait foi ; nous ne sommes pas l'employeur.
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