Phd Position F - M Decision Dependent In Optimization Under Uncertainty H/F - INRIA

A propos d'Inria

Inria est l'institut national de recherche dédié aux sciences et technologies du numérique. Il emploie 2600 personnes. Ses 215 équipes-projets agiles, en général communes avec des partenaires académiques, impliquent plus de 3900 scientifiques pour relever les défis du numérique, souvent à l'interface d'autres disciplines. L'institut fait appel à de nombreux talents dans plus d'une quarantaine de métiers différents. 900 personnels d'appui à la recherche et à l'innovation contribuent à faire émerger et grandir des projets scientifiques ou entrepreneuriaux qui impactent le monde. Inria travaille avec de nombreuses entreprises et a accompagné la création de plus de 200 start-up. L'institut s'eorce ainsi de répondre aux enjeux de la transformation numérique de la science, de la société et de l'économie.
PhD Position F/M Decision dependent in optimization under uncertainty
Le descriptif de l'offre ci-dessous est en Anglais
Type de contrat : CDD

Niveau de diplôme exigé : Bac +5 ou équivalent

Fonction : Doctorant

Niveau d'expérience souhaité : Jusqu'à 3 ans

Contexte et atouts du poste

This thesis is proposed within the context of project DDROP (Decision Dependent Robust Optimization Problems) funded by ANR (Agence Nationale de la Recherche) under the grant number ANR-24-CE48-3565.

This is a multi-partner project between Inria-Bordeaux, Essec Business School-Paris and LIRMM laboratory of Montpeliier.

The recruited person will integrate team EDGE of Inria-Bordeaux and work closely with Ayse N. Arslan and Boris Detienne which will assume the supervision of the thesis.

The project will involve regular online meetings with partners. Research visits to Paris and/or Montpellier can be envisioned.

Mission confiée

The recruited personwill collaborate closely with Ayse Arslan (research scientist) and Boris Detienne (associate professor).

They will be in charge of studying the state of the art, proposing and developing novel methodologies, developing algorithmic prototypes, performing numerical tests and diffusing the results.

Principales activités

Main activities :

- Literature review
- Methodological development
- Algorithmic development
- Scientific diffusion

Complementary activities :

- Participation in teaching and diffusion activities

Compétences

- Knowledge in following fields is required:
- Linear and Mixed-integer linear programming
- Coding in C++,Julia or Python
- Knowledge in one or more of the following fields is desired:
- Decomposition methods such as Dantzig-Wolfe or Benders' decomposition
- Stochastic programming
- Robust optimization
- Great written and oral communication skills

Avantages

- Subsidized meals
- Partial reimbursement of public transport costs
- Possibility of teleworking 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
- Social security coverage

Rémunération

2300€/ month (before taxs)

• Python
• C++
• Anglais