Postdoctorat En Co-Conception Basée Sur L'Ia À L'Epfl

Postdoctorat En Co-Conception Basée Sur L'Ia À L'Epfl

Vollzeit 80000 - 100000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
EPFL

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Forschung zur Co-Design von aerodynamischen Formen und Steuerung mit KI.
  • Unternehmen: EPFL, eine der besten Universitäten Europas mit dynamischem Campus.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, internationale Arbeitsumgebung und exzellente Arbeitsbedingungen.
  • Weitere Informationen: Flexible Vertragsstartdaten und Möglichkeit zur Verlängerung.
  • Warum dieser Job: Führe bahnbrechende Forschung in einem inspirierenden Umfeld durch und arbeite mit internationalen Experten.
  • Qualifikationen: Doktorat in maschinellem Lernen und Erfahrung in Kontrolltheorie erforderlich.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80000 - 100000 € pro Jahr.

L'EPFL, l'École polytechnique fédérale de Lausanne, est l'un des campus universitaires les plus dynamiques d'Europe et se classe parmi les 20 meilleures universités mondiales. L'EPFL emploie plus de 6 500 personnes soutenant les trois missions principales de l'institution : l'enseignement, la recherche et l'innovation. Le campus de l'EPFL offre un environnement de travail exceptionnel au cœur d'une communauté de plus de 17 000 personnes, dont plus de 12 500 étudiants et 4 000 chercheurs provenant de plus de 120 pays différents.

Mission

Le laboratoire de vision par ordinateur de l'EPFL (https://www.Epfl.Ch/labs/cvlab/) recherche un postdoctorant pour travailler sur des problématiques liées à la co-conception de la forme aérodynamique et du contrôle selon les lignes décrites dans le rapport technique suivant https://arxiv.Org/abs/2603.06760. Une application cible potentielle est la conception de planeurs modèles pour concourir dans des compétitions FAI telles que https://www.Fai.Org/page/f5-electric-flight.

Profil

  • Un doctorat dans un domaine lié à l'apprentissage automatique
  • Une connaissance approfondie de la théorie du contrôle, à la fois classique et basée sur l'apprentissage profond
  • Un solide dossier de publications dans des conférences de premier plan en apprentissage automatique telles que NeurIPS, ICML et ICLR
  • Une familiarité avec l'aérodynamique et la conception d'aéronefs serait un plus

Nous offrons

  • Un environnement de travail stimulant et international
  • Un salaire compétitif et d'excellentes conditions de travail - plus d'informations sont disponibles sur notre site web (https://www.Epfl.Ch/campus/services/human-resources/en/basic-starting-salary-of-doctoral-assistants-and-postdocs/)
  • La possibilité de mener des recherches de pointe dans l'une des institutions scientifiques les plus dynamiques d'Europe.
  • La possibilité d'interagir avec des experts de renommée internationale, ainsi qu'avec une équipe solide de chercheurs postdoctoraux et d'étudiants en doctorat

Informations

Seules les candidatures soumises via la plateforme en ligne seront prises en compte. Vous devez fournir :

  • Une lettre de motivation succincte (pdf, jusqu'à 2 pages).
  • Et dans un seul PDF :
  • Un CV avec une liste de publications.
  • Une déclaration de recherche (pdf, jusqu'à 3 pages).
  • Les coordonnées de 3 référents.

Date de début du contrat : Flexible (automne 2026 préféré)

Taux d'activité : 100%

Type de contrat : CDD

Durée : Un an, renouvelable

Postdoctorat En Co-Conception Basée Sur L'Ia À L'Epfl Arbeitgeber: EPFL

L'EPFL est un employeur exceptionnel, offrant un environnement de travail stimulant et international au cœur d'une communauté dynamique de chercheurs et d'étudiants. Avec des opportunités de recherche de pointe et un salaire compétitif, l'institution favorise la croissance professionnelle et l'innovation, tout en permettant aux employés d'interagir avec des experts de renommée mondiale dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'aérodynamique.

EPFL

Kontaktdaten:

EPFL Recruiting-Team

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Postdoctorat En Co-Conception Basée Sur L'Ia À L'Epfl mit Bravour zu bestehen

Apprentissage automatique
Théorie du contrôle
Apprentissage profond
Publications en conférences de premier plan
Familiarité avec l'aérodynamique
Conception d'aéronefs
Recherche scientifique