Doctorat - IA générique multimodale pour la conception des matériaux — EPFL
CHF 60 500 - 91 500
EPFL · Lausanne (VD)
- Lieu
- Lausanne
- Contrat
- full-time
- Publié
- il y a 49 jours
SalaireCHF 60 500 - 91 500
Vue d’ensemble du poste
Mission L'EPFL est l'un des campus universitaires les plus dynamiques d'Europe, figure parmi les 20 meilleures universités au monde et offre un environnement de travail exceptionnel avec des salaires très compétitifs.
- Mission L'EPFL est l'un des campus universitaires les plus dynamiques d'Europe, figure parmi les 20 meilleures universités au monde et offre un environnement de travail exceptionnel avec des salaires très compétitifs.
- Principales fonctions et responsabilités En tant qu'étudiant au doctorat, vous devrez : Ayez l'entière responsabilité de votre propre thèse Recherche en étroite collaboration avec des partenaires universitaires; Conception expérimentale et exécution ;
Responsabilités principales
- Principales fonctions et responsabilités En tant qu'étudiant au doctorat, vous devrez : Ayez l'entière responsabilité de votre propre thèse Recherche en étroite collaboration avec des partenaires universitaires; Conception expérimentale et exécution ;
Processus de candidature
- Le laboratoire LTS2 https://lts2.epfl.ch offre un environnement scientifique interdisciplinaire très motivant avec de nombreuses possibilités d'interagir entre différents projets et chercheurs, et dispose d'un excellent réseau de projets de recherche collaboratifs avec des applications allant de la biologie aux neurosciences.
- L'objectif de ce projet est de mettre au point des méthodes novatrices d'IA pour la conception de nouveaux matériaux.
- Cela fait partie d'un grand projet ERC Synergy impliquant des simulations de novo, des plates-formes expérimentales automatisées pilotées par des modèles d'IA.
- Il offre des possibilités extraordinaires de collaborer avec des scientifiques en matériaux à la recherche d'un nouveau plan pour la découverte des matériaux, des approches computationnelles à la synthèse et à la caractérisation réelles.
- Profil Nous recherchons 2 doctorants qui apporteront de nouvelles architectures génériques d'IA, des processus de diffusion latente et des approches d'apprentissage renforcées.
- Fait intéressant, le modèle proposé s'interfacera avec une plate-forme automatisée qui effectuera la synthèse des matériaux expérimentaux et intégrera les données de caractérisation expérimentale et de simulation.
- Nous recherchons des candidats au doctorat ayant une solide expérience analytique et un diplôme de maîtrise en génie, informatique, physique, mathématiques appliquées ou un domaine connexe.
- Vous devriez être compétent ou disposé à apprendre l'apprentissage profond génératif – en particulier basé sur la diffusion latente, les approches multimodales, les statistiques et la théorie de l'apprentissage.
Contacts
- Pour plus d'informations, veuillez contacter: [email protected] Taux d'activité : 100,00 Type de contrat : Doctorant Référence : 2048
Détails supplémentaires
- Principales fonctions et responsabilités En tant qu'étudiant au doctorat, vous devrez : Ayez l'entière responsabilité de votre propre thèse Recherche en étroite collaboration avec des partenaires universitaires; Conception expérimentale et exécution ;
- Informations Seules les demandes soumises par le biais de la plateforme en ligne sont prises en considération. Votre demande doit contenir : Lettre de motivation
Notes et contenu original
- Principales fonctions et responsabilités En tant qu'étudiant au doctorat, vous devrez : Ayez l'entière responsabilité de votre propre thèse Recherche en étroite collaboration avec des partenaires universitaires;
- Conception expérimentale et exécution ;
- Informations Seules les demandes soumises par le biais de la plateforme en ligne sont prises en considération.
- Votre demande doit contenir :
- Lettre de motivation
- CV détaillé
- Coordonnées
