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Les 450 membres du LIG (enseignants, chercheurs permanents, doctorants, personnel administratif et technique) sont répartis sur trois sites à Grenoble et sa périphérie : le Campus Saint Martin d'Hères, Minatec et le Campus Montbonnot.

Ils relèvent de différents organismes : CNRS, Université Grenoble Alpes, Grenoble INP et INRIA Grenoble Alpes. La mission du LIG est de contribuer au développement des aspects fondamentaux de l'informatique (modèles, langages, méthodologies, algorithmes) et de relever des défis conceptuels, technologiques et sociétaux. La diversité et le dynamisme croissants des données, des services, des dispositifs d'interaction et des cas d'utilisation influencent l'évolution des logiciels et des systèmes, de sorte qu'ils doivent garantir les propriétés essentielles telles que la fiabilité, la performance, l'autonomie et l'adaptabilité. Relever ces défis est l'objectif de 24 équipes de recherche organisées en 5 axes.

Équipe DAISY (https://lig-daisy.imag.fr), faisant partie du Laboratoire LIG, unité mixte de recherche UMR 5217 et qui vise à développer des approches gestion de données appliqués aux algorithmes d’IA en se appuyant sur des methodologies d’explicabilité, efficacité et inderdisciplinarité.

Vous serez le principal moteur d’une des taches du projet à savoir T2, « Implémentation logicielle ». Plus précisément, votre rôle consistera à apporter des contributions pratiques par le biais de l’implémentation et validation expérimentale des approches d’explicabilité qui passent à l’échelle des grandes architectures de données.

• Participer à la conception et à l'implémentation d'approches pour l'explicabilité et l'interprétabilité au sein des architectures d'apprentissage (réseaux neuronaux, modèles de langues), en s'appuyant sur la notion de provenance des données comme cadre théorique mais aussi les prototypes de recherche existants au sein de l'équipe DAISY
• Établir et exécuter un plan expérimental visant la validation des algorithmes implémentés
• Contribuer à la rédaction d'articles de recherche et à la publication de bibliothèques open-source afin de diffuser les contributions apportées.

Ces tâches requièrent une expertise approfondie en programmation, notamment en Python et C/C++, ainsi qu'une compréhension des résultats de recherche acquise par la lecture d'articles scientifiques.

Déplacement ponctuels, déplacement congrès, autorisation FSD nécessaire.

• Connaissance en bases des données, algorithmique graphe, programmation (Python, C/C++)
• Savoir écrire des livrables
• Savoir présenter un travail (exposés, démonstrations)
• Savoir implémenter des prototypes