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PhD Position F/M In-Context Learning for Multivariate Prediction
Inria —Montbonnot-Saint-Martin (38)
- 2 300 € par mois
- Niveau Doctorat
- Anglais
- Master
12 h
Doctorant F/H Representation learning from remote sensing data
Inria —Montbonnot-Saint-Martin (38)
- 2 300 € par mois
- Compétences rédactionnelles
- Anglais
- Master
- Prise en charge du transport quotidien
Entrepreneur.se SportTech & Biocapteurs - Future.e CEO Fondateur.rice - SMARTPATCH
SMARTPATCH —Grenoble (38)
- Temps plein
- Niveau Doctorat
- Ingénierie
- Anglais
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phd intelligence artificielle jobs near grenoble (38)

Phd, Intelligence Artificielle, Grenoble (38) : emplois

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PhD Position F/M In-Context Learning for Multivariate Prediction

Inria -
Montbonnot-Saint-Martin (38)

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Détails de l'emploi

CDD
2 300 € par mois
Il y a 12 heures

Avantages

Qualifications

Niveau Doctorat
Anglais
Master

Description complète du poste

Le descriptif de l’offre ci-dessous est en Anglais

Type de contrat : CDD

Niveau de diplôme exigé : Bac + 5 ou équivalent

Fonction : Doctorant

A propos du centre ou de la direction fonctionnelle

The Inria Grenoble research center groups together almost 600 people in 27 research teams and 8 research support departments.

Staff is present on three campuses in Grenoble, in close collaboration with other research and higher education institutions (University Grenoble Alpes, CNRS, CEA, INRAE, …), but also with key economic players in the area.

Inria Grenoble is active in the fields of high-performance computing, verification and embedded systems, modeling of the environment at multiple levels, and data science and artificial intelligence. The center is a top-level scientific institute with an extensive network of international collaborations in Europe and the rest of the world.

Contexte et atouts du poste

Within the framework of a partnership (you can choose between)

Collaboration with Kateek Alahari and David Salinas.

Is regular travel foreseen for this post ? Yes, travel costs will be covered within the limits of the scale in force.

Context and Objective:

Tabular and Time-series foundational models have become very popular due to their high accuracy relying solely on In-Context Learning (ICL) [3, 4]. However, one still requires training one model per ”modality”, e.g., one model for regression, one model for classification (although recent work showed that it is possible to reuse the TabPFN regression checkpoint for time-series [5]).

One reason for this limitation is that models use a parametric projection to obtain predictions. This parametric projection has intrinsic limitations, forcing one to learn a model that can predict only up to the maximum dimension seen during training; it also requires padding. Two exceptions are recent works which instead propose to learn a model with an equivariant architecture, with either a non-parametric approach [6] or an equivariant architecture [1].

The project will build on this work and develop a single foundational model able to do high-dimensional classification and regression. The project will leverage previous work using non-parametric approaches to search for an efficient architecture and aim at having a single model able to perform well on TabArena [2]. If time permits, the student will look into multivariate extensions, e.g., predicting joint distributions instead of marginals as done in time-series forecasting with equivariant parametrization [8] or diffusion processes [7]. The student will also look into applications in tabular and time-series predictions.

Mission confiée

Assignments :

The PhD project aims at developing foundation models for performing in-context learning on high-dimensional data.

Responsibilities: The recruited person will take initiatives to formulate the problem and address it in a rigorous manner.

Principales activités

Mains activities:

Publish in top tier conferences and journals
Produce high quility open-source software
Participate to the research community (participation to conferences, workshops, etc)

Compétences

Technical skills and level required : Excellent coding skills, strong mathematical background.

Languages : English

Interpersonal skills : Drive and perseverance

Avantages

Subsidized meals
Partial reimbursement of public transport costs
Leave: 7 weeks of annual leave + 10 extra days off due to RTT (statutory reduction in working hours) + possibility of exceptional leave (sick children, moving home, etc.)
Possibility of teleworking (90 days / year) and flexible organization of working hours
Professional equipment available (videoconferencing, loan of computer equipment, etc.)
Social, cultural and sports events and activities
Access to vocational training
Complementary health insurance under conditions

Rémunération

2 300 euros gross salary / month

Informations générales

Thème/Domaine : Optimisation, apprentissage et méthodes statistiques
Statistiques (Big data) (BAP E)
Ville : Montbonnot
Centre Inria : Centre Inria de l'Université Grenoble Alpes
Date de prise de fonction souhaitée : 2026-11-01
Durée de contrat : 3 ans
Date limite pour postuler : 2026-10-03

Attention: Les candidatures doivent être déposées en ligne sur le site Inria. Le traitement des candidatures adressées par d'autres canaux n'est pas garanti.

Consignes pour postuler

Applications must be submitted online on the Inria website.

Sécurité défense :
Ce poste est susceptible d’être affecté dans une zone à régime restrictif (ZRR), telle que définie dans le décret n°2011-1425 relatif à la protection du potentiel scientifique et technique de la nation (PPST). L’autorisation d’accès à une zone est délivrée par le chef d’établissement, après avis ministériel favorable, tel que défini dans l’arrêté du 03 juillet 2012, relatif à la PPST. Un avis ministériel défavorable pour un poste affecté dans une ZRR aurait pour conséquence l’annulation du recrutement.

Politique de recrutement :
Dans le cadre de sa politique diversité, tous les postes Inria sont accessibles aux personnes en situation de handicap.

Contacts

Équipe Inria : THOTH
Directeur de thèse :
Arbel Michael / [email protected]

A propos d'Inria

Inria, l'institut national de recherche dans les sciences et technologies du numérique, est en appui de l’État pour les stratégies nationales de recherche et d’innovation du numérique en tant qu'Agence de programmes. Inria mène plus de 300 projets de recherche et d’innovation avec ses 3500 scientifiques, ingénieurs et personnels d’appui, en partenariat avec les universités et l’écosystème numérique (entreprises, entrepreneurs, acteurs publics). Ensemble, nous explorons des domaines clés comme l'intelligence artificielle, la cybersécurité, l’informatique quantique, le Cloud, la transformation numérique de la santé, les jumeaux numériques ou encore les technologies numériques pour la défense. Nous construisons des solutions concrètes telles que des logiciels, des startups technologiques, des partenariats avec les entreprises du tissu national et des formations de pointe. Notre objectif : l’impact scientifique, technologique et industriel au service de la souveraineté numérique de la France.

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