Publiée 20 août 2026
Ingénieur(e) de recherche H/F en XAI formelle et optimisation combinatoire
Laboratoire d'Informatique de Paris-Nord
Villetaneuse, Île-de-France 93430, France
CDI
Rémunération: 3 200 $ Mensuel
Description du Poste
Les Missions
- La conception et l'implémentation d'algorithmes d'approximation pour le calcul d'explications formelles (abductives, contrastives, probabilistes), reposant sur l'analyse de Fourier des fonctions booléennes, l'optimisation combinatoire (sous-modularité,
matroïdes) et la programmation par contraintes
- L'étude des propriétés structurelles (sous-modularité, supermodularité, courbure) des fonctions d'erreur considérées, en vue d'établir ou d'affiner les garanties d'approximation associées aux algorithmes développés.
L'Activité
- La conception et l'implémentation d'algorithmes d'approximation pour le calcul d'explications formelles (abductives, contrastives, probabilistes), reposant sur l'analyse de Fourier des fonctions booléennes, l'optimisation combinatoire (sous-modularité,
matroïdes) et la programmation par contraintes
- L'étude des propriétés structurelles (sous-modularité, supermodularité, courbure) des fonctions d'erreur considérées, en vue d'établir ou d'affiner les garanties d'approximation associées aux algorithmes développés.
Votre Profil
Compétences
Formation Bac+5 minimum : Master en mathématiques appliquées, en recherche
opérationnelle et aide à la décision, ou Master en informatique orienté IA
- Solides bases en optimisation combinatoire et modélisation mathématique (fonctions sous-modulaires/supermodulaires, matroïdes, algorithmes d'approximation)
- Expérience en programmation par contraintes (CSP - satisfaction de contraintes)
appliquée à des problèmes concrets de modélisation et de résolution
- Une connaissance de l'analyse de Fourier des fonctions booléennes (ou plus largement
de l'analyse harmonique discrète) appliquée à l'apprentissage automatique sera un atout
- Bonne maîtrise de la programmation Python, et idéalement de C
Votre Environnement de Travail
- Lieu : LIPN, Université Sorbonne Paris Nord, Villetaneuse ;
- Rémunération : selon la grille CNRS/ANR et l'expérience du candidat (à préciser) ;
- Financement : projet ANR JCJC FORM-XAI (ANR-25-CE23-0146).
Contraintes et risques
Pas de risque
Rémunération et avantages
Rémunération
Entre 3200 € et 3700 € bruts mensuels selon expérience
Congés et RTT annuels
44 jours
Pratique et Indemnisation du TT
Pratique et indemnisation du TT
Transport
Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu'à 300€
À propos de l'offre
Référence de l'offre
UMR7030-LOUBOU-004
Secteur d'activité
Informatique, Statistiques et Calcul scientifique
Emploi type
Expert en calcul scientifique (H/F)
À propos du CNRS
Le CNRS est un acteur majeur de la recherche fondamentale à une échelle mondiale. Le CNRS est le seul organisme français actif dans tous les domaines scientifiques. Sa position unique de multi-spécialiste lui permet d'associer les différentes disciplines pour affronter les défis les plus importants du monde contemporain, en lien avec les acteurs du changement.
Les Missions
- La conception et l'implémentation d'algorithmes d'approximation pour le calcul d'explications formelles (abductives, contrastives, probabilistes), reposant sur l'analyse de Fourier des fonctions booléennes, l'optimisation combinatoire (sous-modularité,
matroïdes) et la programmation par contraintes
- L'étude des propriétés structurelles (sous-modularité, supermodularité, courbure) des fonctions d'erreur considérées, en vue d'établir ou d'affiner les garanties d'approximation associées aux algorithmes développés.
L'Activité
- La conception et l'implémentation d'algorithmes d'approximation pour le calcul d'explications formelles (abductives, contrastives, probabilistes), reposant sur l'analyse de Fourier des fonctions booléennes, l'optimisation combinatoire (sous-modularité,
matroïdes) et la programmation par contraintes
- L'étude des propriétés structurelles (sous-modularité, supermodularité, courbure) des fonctions d'erreur considérées, en vue d'établir ou d'affiner les garanties d'approximation associées aux algorithmes développés.
Votre Profil
Compétences
Formation Bac+5 minimum : Master en mathématiques appliquées, en recherche
opérationnelle et aide à la décision, ou Master en informatique orienté IA
- Solides bases en optimisation combinatoire et modélisation mathématique (fonctions sous-modulaires/supermodulaires, matroïdes, algorithmes d'approximation)
- Expérience en programmation par contraintes (CSP - satisfaction de contraintes)
appliquée à des problèmes concrets de modélisation et de résolution
- Une connaissance de l'analyse de Fourier des fonctions booléennes (ou plus largement
de l'analyse harmonique discrète) appliquée à l'apprentissage automatique sera un atout
- Bonne maîtrise de la programmation Python, et idéalement de C
Votre Environnement de Travail
- Lieu : LIPN, Université Sorbonne Paris Nord, Villetaneuse ;
- Rémunération : selon la grille CNRS/ANR et l'expérience du candidat (à préciser) ;
- Financement : projet ANR JCJC FORM-XAI (ANR-25-CE23-0146).
Contraintes et risques
Pas de risque
Rémunération et avantages
Rémunération
Entre 3200 € et 3700 € bruts mensuels selon expérience
Congés et RTT annuels
44 jours
Pratique et Indemnisation du TT
Pratique et indemnisation du TT
Transport
Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu'à 300€
À propos de l'offre
Référence de l'offre
UMR7030-LOUBOU-004
Secteur d'activité
Informatique, Statistiques et Calcul scientifique
Emploi type
Expert en calcul scientifique (H/F)
À propos du CNRS
Le CNRS est un acteur majeur de la recherche fondamentale à une échelle mondiale. Le CNRS est le seul organisme français actif dans tous les domaines scientifiques. Sa position unique de multi-spécialiste lui permet d'associer les différentes disciplines pour affronter les défis les plus importants du monde contemporain, en lien avec les acteurs du changement.
