Doctorant h/f

Job details
Job Type
Full-time
Temporary
Contract

Number of hires for this role
1




Full Job Description
Décimation de graphes pour les réseaux profonds sur graphes.

Bourse de th èse au laboratoire GREYC (Caen, France)
Sujet de th èse
Il convient tout d'abord de distinguer deux concepts : La décimation de graphes,qui consiste a r éduire la taille d'un graphe en regroupant des ensembles de sommets connect és et le pooling de graphes, qui consiste à résumer un graphe connect é par une valeur num érique ou un vecteur.
La th èse sera d écompos ée en trois étapes :
1. Déecimation de graphes : Le doctorant devra d'abord étudier les techniques de décimation de graphes d évelopp ées par notre équipe a n de les transposer a une implémentation GPU et au cadre de l'apprentissage profond.
Ces sch émas de d écimation doivent assurer : Un taux de d écimation fi xe (rapport entre les tailles de deux graphes successifs), un rayon limité (petit) des sous-graphes regroup és en un seul sommet par le sch éma de déecimation.
2. Propri et és spectrales des graphes : Le doctorant devra étudier la litt erature relative
aux schémas de déecimation pr eservant les propri et és spectrales des graphes. Il devra ensuite proposer de nouveaux algorithmes combinant les r ésultats de l' étape pr éc edente avec ces techniques, a n d'assurer la pr éservation des propri et és spectrales des graphes (notion a affi ner) avec un taux de d écimation fixe et des tailles born ées de sous-graphes.
3. Apprentissage de la d ecimation : Cette derni ere etape est certainement l'une des plus
importantes. Les techniques existantes qui apprennent un schéma de d écimation fournissent des graphes presque complets, éliminant ainsi la structure du graphe. Le doctorant devra comprendre ces m éthodes et les am éliorer a n de pr éserver les propri et és structurelles du réesultat en se basant sur les r ésultats pr éc edents.
Application: La principale application de la th èse sera la conception de nouvelles méthodes facilitant la conception de m édicaments en étroite collaboration avec un autre laboratoire sp ecialis é dans ce domaine. Plus préecis ement, les applications visées sont la maladie d'Alzheimer et la polypharmacologie. Deux cibles compl émentaires seront étudiées pour cette application : Am eliorer l'activit é de pr édiction de l'action des molécules (m édicaments) sur les ensembles de donn ées fourniés par notre partenaire biologique, regrouper automatiquement les atomes en pharmacophores
(groupes d'atomes connus pour avoir une activit é biologique) grâce a notre schéema de décimation.

Notons que notre partenaire biologique a d ej à identi fié un ensemble de r ègles artisanales permettant de regrouper les atomes dans des pharmacophores. Notre objectif ici sera de proposer de nouveaux groupements d'atomes grâce a notre sch éma de décimation appris.
Profil du candidat : Curieux, têtu et autonome, le candidat doit avoir un diplôme de Master ou d'ingénieur en informatique ou mathématiques appliquées. Une première expérience (cours, stages, projets) en apprentissage et deep learning seraient appréciés. Des compétences complémentaires en théorie des graphes ou un intérêt pour ce domaine seraient un plus.

Durée du contrat : 36 mois

Type d'emploi : Temps plein, CDD

Salaire : 1 768,00€ par mois

Avantages :
- RTT

Horaires :
- Du Lundi au Vendredi
- Travail en journée

Mesures COVID-19:
Oui selon les directives du Ministère.

Télétravail:
- Temporairement en raison du COVID-19