FP d'État Cat. AEmploi ouvert uniquement aux contractuelsRecherche & InnovationIl y a 3 mois

Post-doctorant en mathématiques appliquées H/F

Université Paris-Saclay (ouvre un nouvel onglet) — Université Paris-Saclay

Localisation

Essonne (91), France (91)

Publication

30 juillet 2026

Domaine

Recherche

Secteur

Recherche & Innovation

Missions principales

Mission et positionnement de l’agent.e : Les résultats tangibles attendus à l'issue des 12 mois sont : - Un modèle validé en simulation : Sélection et entraînement d'un modèle d'IA frugal couplé à la boucle fermée, démontrant des performances supérieures aux correcteurs classiques tout en garantissant la stabilité. - Une preuve de concept expérimentale : L'architecture hybride devra dépasser le stade de concept théorique pour être codée, implantée et validée physiquement sur des bancs d'essais au sein des laboratoires. - Un rapport de métriques de performance : Comparaison chiffrée (temps de calcul, robustesse, consommation de ressources) entre notre solution hybride et les solutions existantes pour valider l'adéquation avec les systèmes embarqués.

Compétences attendues

Mission et positionnement de l’agent.e : Les résultats tangibles attendus à l'issue des 12 mois sont :Un modèle validé en simulation : Sélection et entraînement d'un modèle d'IA frugal couplé à la boucle fermée, démontrant des performances supérieures aux correcteurs classiques tout en garantissant la stabilité.Une preuve de concept expérimentale : L'architecture hybride devra dépasser le stade de concept théorique pour être codée, implantée et validée physiquement sur des bancs d'essais au sein des laboratoires.Un rapport de métriques de performance : Comparaison chiffrée (temps de calcul, robustesse, consommation de ressources) entre notre solution hybride et les solutions existantes pour valider l'adéquation avec les systèmes embarqués.

Profil attendu

Docteur(e) en mathématiques appliquées avec une solide "coloration" en intelligence artificielle. La personne recrutée apportera son expertise scientifique et technique afin d'optimiser la commande en boucle fermée au sein de cette nouvelle architecture hybride. Post-doctorat, de moins de deux ans d’expérience post-thèse Connaissance, savoir : - Modèle de réseaux de neurones proche des systèmes physique : Physics-Informed Neural Networks (PINNs), Neural ODEs, identification de systèmes paramétriques ou non paramétriques (par ex. SINDy ou Processus Gaussiens). - Apprentissage par renforcement. - Stabilité en boucle fermée : stabilité au sens de Lyapunov, Notions sur la commande robuste. - Optimisations convexe (SDP : Semidefinite Programming), non convexe et sous contraintes - Profil doté d'un fort esprit de synthèse et d'une rigueur rédactionnelle pour la valorisation scientifique (rédaction d'articles et de rapports d'avancement). Savoir-faire : - Maitrise d’outils numériques pour l’IA : PyTorch, JAX, … - Maitrise d’outils numériques pour la simulation dynamique : Python/SciPy, MATLAB/Simulink, … Savoir-être : - Le candidat ou la candidate devra faire preuve d'un excellent sens du relationnel et d'un esprit d'équipe affirmé. - Vocation à participer à l'encadrement opérationnel d'étudiants en stage de Master 2.

Conditions d'exercice

Etablissement handi-accueillant et attaché à la mixité et à la diversité De nombreuses activités culturelles et sportives sont proposées et accessibles facilement pour tout collaborateur dans le cadre de la politique de bien-être au travail développée à l’Université Paris-Saclay. Des possibilités de restauration proches des lieux de travail. Un accompagnement des agents pour leur développement professionnel et la préparation aux concours de la fonction publique Deux jours hebdomadaires de télétravail possibles sous certaines conditions.

Métier de référence

Chercheuse / Chercheur

Comprendre ce poste

Le post-doctorant en mathématiques appliquées participera au développement d'une solution hybride combinant intelligence artificielle et contrôle automatique pour des systèmes embarqués. Le rôle consiste à concevoir et valider un modèle d'IA léger qui améliore la régulation en boucle fermée tout en respectant les contraintes de temps de calcul et de consommation énergétique propres aux dispositifs embarqués. Cette fonction de recherche contribue à transformer un concept théorique en prototype fonctionnel, démontrant l'applicabilité industrielle de travaux fondamentaux.

Le recrutement dans ce cadre

Il s'agit d'un contrat à durée déterminée de 12 mois en catégorie A de la fonction publique d'État, réservé aux docteurs ayant soutenu leur thèse depuis moins de deux ans. Ce type de poste offre une continuité de carrière académique ou permet une transition vers d'autres secteurs, tout en contribuant directement à un projet de recherche appliquée inscrit dans les laboratoires de l'université.

Conseils pour candidater

Détailler dans la lettre de motivation votre expérience avec les PINNs ou les réseaux de neurones informés par la physique : citez des publications, projets ou applications concrètes qui démontrent cette « coloration » IA exigée.
Préparer une démonstration chiffrée de résultats antérieurs (gain de performance, réduction de complexité computationnelle) pour montrer votre capacité à produire les métriques comparatives attendues en fin de contrat.
Mettre en avant toute expérience de validation expérimentale ou d'implémentation sur bancs d'essais, même partielle, car le passage du concept à la preuve de concept physique est un élément clé du projet.

Éclairage rédigé par PostePublic pour contextualiser cette offre.

Réf. 2026-2369183Fonction publique d'État