Post-doctorat dans le domaine des algorithmes d’apprentissage discrets aux dynamiques de raisonnement continu / Postdoctoral position in the field of discrete learning algorithms with continuous reasoning dynamics

• Poste de catégorie A / Position level : A

• Etablissement d'emploi / Employment establishment : Université du Mans, Avenue Olivier Messiaen, 72085 LE MANS CEDEX 9

• Laboratoire d'exercice des fonctions / Research laboratory : LMM – Laboratoire manceau de mathématiques – EA3263

• Métier auquel se rattache l'emploi proposé / Job : Chercheur/Chercheuse (la fiche emploi-type est consultable sur ce lien, aux pages 1738 et suivantes, sous la référence FPRCH007. Ce document détaille les tâches principales associées à la profession, les compétences, les capacités interpersonnelles et les particularités qui peuvent être requises. ) / Searcher (The standard job description can be consulted at this link, on pages 1738 et seq., under reference FPRCH007. This document details the main tasks associated with the occupation, as well as the skills, interpersonal abilities and special features that may be required. )

 Description du projet ou de l'opération de recherche dans lesquels s'inscrivent les activités de recherche confiées / Description of the research subject

Le projet porte sur l'étude des liens entre algorithmes d'apprentissage discrets et dynamiques continues. Il vise à analyser, dans un cadre mathématique rigoureux, comment certaines architectures d'apprentissage peuvent être décrites comme des approximations de systèmes dynamiques continus, en particulier via les neural ODE et d'autres modèles limites. Les activités de recherche concerneront l'étude théorique de ces modèles, l'analyse de leurs propriétés de stabilité, de généralisation, de mémoire et de complexité, ainsi que la conception de nouveaux blocs architecturaux pour les réseaux de neurones. Le projet se situe à l'interface entre mathématiques appliquées, systèmes dynamiques et apprentissage automatique.

The project focuses on the study of the links between discrete learning algorithms and continuous dynamical systems. Its aim is to investigate, within a rigorous mathematical framework, how some learning architectures can be described as approximations of continuous dynamical systems, in particular through neural ODEs and related limiting models. The research activities will include the theoretical analysis of these models, the study of their stability, generalization, memory, and complexity properties, and the design of new architectural building blocks for neural networks. The project lies at the interface of applied mathematics, dynamical systems, and machine learning.

Calendrier prévisionnel du projet ou de l'opération de recherche / Planning research project

Le projet débutera dès que possible et se poursuivra sur une période de 30 mois. Le post-doctorant exercera ses fonctions de recherche dans le cadre de la Chaire PEDG (Prédiction Econométrique des Données Géomarketing) dont le déroulé est prévu du 01/04/2025 au 31/03/2029.

The project will begin as soon as possible and will run for a period of 30 months. The postdoctoral researcher will conduct their research as part of the PEDG Chair (Econometric Prediction of Geomarketing Data), which is scheduled to run from April 1, 2025, to March 31, 2029.

Activités de recherche confiées, tâches à accomplir et résultats attendus / Assigned activities and expected results

Les activités de recherche porteront sur l'analyse mathématique de modèles continus d'apprentissage, notamment les neural ODE et certains modèles limites associés à des algorithmes discrets. Les tâches confiées comprendront l'étude théorique de ces dynamiques, l'analyse de leurs propriétés de stabilité, de généralisation, de mémoire et de complexité, ainsi que l'exploration de nouvelles formulations architecturales pour les réseaux de neurones. Les résultats attendus sont la production de résultats théoriques originaux, la rédaction d'articles scientifiques, la diffusion des travaux dans des conférences, et la contribution au développement d'outils conceptuels pour l'apprentissage automatique continu.

The research activities will focus on the mathematical analysis of continuous learning models, in particular neural ODEs and related limiting models associated with discrete algorithms. The assigned tasks will include the theoretical study of these dynamics, the analysis of their stability, generalization, memory, and complexity properties, as well as the exploration of new architectural formulations for neural networks. The expected results include the production of original theoretical results, the writing of scientific papers, the dissemination of the work at conferences, and the contribution to the development of conceptual tools for continuous machine learning.

• Qualification requises pour l'exercice des fonctions / Required education level : être titulaire du doctorat / PhD or equivalent

•  Compétences attendue / Candidate profile :

Le ou la candidate devra être titulaire d'un doctorat en mathématiques appliquées, en statistique, en apprentissage automatique, ou dans un domaine connexe. Une solide formation en systèmes dynamiques, équations différentielles, probabilités, optimisation ou théorie de l'apprentissage sera appréciée. Une bonne maîtrise de la programmation scientifique, notamment en Python, est également attendue. Le ou la candidate devra faire preuve d'autonomie, de rigueur scientifique, et d'une capacité à s'intégrer dans un environnement de recherche collaboratif.

The candidate should hold a PhD in applied mathematics, statistics, machine learning, or a related field. A strong background in dynamical systems, differential equations, probability, optimization, or learning theory will be appreciated. Good command of scientific programming, especially in Python, is also expected. The candidate should demonstrate autonomy, scientific rigor, and the ability to work in a collaborative research environment.

• Mots clefs / Key Words : Mathematics / Mathématiques / Other / Autre

• Conditions d'exercice des missions / working conditions :

Le poste est rattaché au Laboratoire Manceau de Mathématiques (LMM), dans le cadre de la chaire régionale d'application PEDG, en collaboration avec AlphaEdge. La personne recrutée mènera ses travaux de recherche au sein de l'équipe du projet, avec des échanges scientifiques réguliers.

The position is based at the Laboratoire Manceau de Mathématiques (LMM), within the framework of the PEDG Regional Applied Chair, in collaboration with AlphaEdge. The recruited researcher will carry out their research within the project team, with regular scientific interactions.

• Localisation géographique du poste / Work location : Laboratoire Manceau de Mathématiques (LMM), Le Mans Université, France

• Prise de fonction souhaitée le / offer starting date : 15 juin 2026 / June 15, 2026

• Fin de fonction prévue le / offer ending date : 14 décembre 2028 / December 14, 2028

• Durée prévue des missions confiées (durée initiale du contrat proposé) / contract length : 30 mois / 30 months

• Rémunération brute mensuelle proposée / Salary : 3030 € / €3,030

• Quotité du poste / Work quota : 100% / Full time

Si le candidat a obtenu son doctorat depuis moins de trois ans, il se verra proposer un contrat de postdoctorant de droit public prévu par les dispositions du Décret n°2021-1450. Le cas échéant, il aura un contrat équivalent. / If the candidate obtained their doctorate less than three years ago, he will have a public law postdoctoral contract provided for by the provisions of Decree No. 2021-1450.