Post-Doctoral Research Visit F/M Distributed Learning for Streaming Data

Ce poste postdoctoral s'inscrit dans le cadre d'une collaboration internationale entre Inria, Simula (Norvège) et NYCU (Taïwan) au sein du projet PRIDeL, axé sur l'apprentissage distribué en temps réel pour les données en continu. L'objectif principal est de concevoir des systèmes d'apprentissage distribué efficaces en termes de communication et respectueux de la vie privée, adaptés aux réseaux d'inférence en périphérie (edge). Le projet aborde trois axes principaux : l'optimisation des contraintes de communication pour l'apprentissage fédéré et distribué en temps réel, la fraîcheur et la personnalisation des données, ainsi que la protection de la vie privée dans les systèmes d'apprentissage distribué pour les flux de données. Le candidat retenu contribuera à des approches théoriques ou expérimentales, en développant de nouveaux algorithmes pour l'apprentissage avec des données en continu, en collaboration avec des experts en apprentissage, communications et confidentialité différentielle. Les travaux pourront inclure des analyses théoriques (convergence, bornes d'erreur de généralisation) ou des études expérimentales sur des infrastructures comme Grid5000. Le poste est basé dans un centre Inria en France, avec la possibilité de partager le temps entre la France et le pays partenaire.