Teaching mission

Research mission

LSCP

Description du poste

Nous recherchons un chercheur postdoctoral possédant de solides compétences en apprentissage automatique, linguistique, sciences cognitives ou dans un domaine
connexe. Ce chercheur devra souhaiter développer un programme de recherche à l'intersection de l'intelligence artificielle et de l'intelligence humaine, plus spécifiquement dans le domaine de la parole, du langage et du développement. Le candidat retenu devra faire preuve d'autonomie et de motivation, être passionné par son propre programme de recherche et capable d'échanger avec d'autres sur ses travaux. Il contribuera à la vie scientifique de l'équipe et du laboratoire par ses
travaux de recherche. Les missions d’enseignement n'est pas obligatoire, mais des opportunités sont disponibles si souhaité. La supervision d'étudiants est possible et
encouragée, bien que non obligatoire.

Description du laboratoire
Le Laboratoire des Sciences Cognitives et Psycholinguistiques (LSCP) est une unité de recherche conjointe de l'École des Hautes Études en Sciences Sociales, de l'École
Normale Supérieure et du CNRS (Centre National de la Recherche Scientifique). Notre laboratoire est situé en plein coeur du Quartier Latin de Paris, au sein du Département d'Études Cognitives (DEC) de l'École Normale Supérieure. L'objectif de la recherche au LSCP est de comprendre les mécanismes psychologiques sous-jacents à l'acquisition et au fonctionnement de fonctions cognitives propres à l'humain, telles que le langage, la cognition sociale et la conscience.

Description de l'équipe
Le candidat retenu rejoindra l'équipe Cognitive Machine Learning (CoML), une équipe dynamique composée de 10 à 15 personnes dirigée par Emmanuel Dupoux. L'objectif de l'équipe est de rétro-ingénierie des capacités d'apprentissage humain, c'est-à-dire de construire des algorithmes qui se comportent aussi bien, voire mieux, que les humains lorsqu'ils disposent de données similaires, d'étudier leurs propriétés mathématiques et algorithmiques et de tester leur validité empirique en tant que modèles humains en comparant leurs résultats avec des données comportementales et neuroscientifiques. La majeure partie du travail se concentre sur la modélisation des capacités d'apprentissage du langage chez les enfants, qui sont, jusqu'à présent, beaucoup plus efficaces que les modèles d'IA actuels. Pour ce faire, l'équipe collabore avec d'autres équipes du LSCP, en particulier l'équipe LAAC, pour fournir des données observationnelles à grande échelle sur la manière dont les nourrissons apprennent le langage dans le monde réel

Exigences
- Doctorat en apprentissage automatique, linguistique, sciences cognitives ou dans un domaine connexe
- Expérience dans la création de réseaux neuronaux et l'utilisation de diverses techniques d'apprentissage profond
- Autonomie et motivation pour son propre programme de recherche
- Expérience de publication dans des revues et/ou des conférences pertinentes
- Bonnes compétences interpersonnelles, en particulier avec les chercheurs juniors et le personnel technique
- De bonnes compétences en rédaction en anglais sont requises (remarque : parler français n'est pas obligatoire)
- L'expérience en linguistique et en langage enfantin est appréciée mais non obligatoire
- Une expérience interdisciplinaire est appréciée mais non obligatoire
- Une expérience en science ouverte est très appréciée

Salaire :
Le salaire sera ajusté en fonction de l'expérience post-doctorale du candidat (le salaire dépend de l'expérience et du statut fiscal ; une fourchette approximative est de 2 400 à 3 000 euros nets par mois, à confirmer au cas par cas).

Date de début :
Le poste devrait idéalement commencer avant septembre 2024. Ce poste est pour une durée de 12 mois, pouvant être prolongé à 24 mois selon l'expérience, et comprend un package de déménagement.