Ingénieur de recherche - protection du continuum cloud-edge contre les menaces à la confidentia[...]

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Ingénieur de recherche - Protection du continuum cloud-edge contre les menaces à la confidentialité et à la robustesse (H/F)

Date Limite Candidature : vendredi 18 avril 2025 23:59:00 heure de Paris

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Informations générales

Intitulé de l'offre : Ingénieur de recherche - Protection du continuum cloud-edge contre les menaces à la confidentialité et à la robustesse (H/F)
Référence : UMR5205-DJECAV-012
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : VILLEURBANNE
Date de publication : vendredi 28 mars 2025
Type de contrat : IT en contrat CDD
Durée du contrat : 12 mois
Date d'embauche prévue : 2 juin 2025
Quotité de travail : Complet
Rémunération : A partir de 2 875 € brut mensuel
Niveau d'études souhaité : BAC+5
Expérience souhaitée : Indifférent
BAP : E - Informatique, Statistiques et Calcul scientifique
Emploi type : Chef-fe de projet ou expert-e en Ingénierié logicielle


Missions

L'apprentissage fédéré (FL) est un paradigme prometteur qui gagne du terrain dans le contexte de l'apprentissage automatique préservant la confidentialité pour les systèmes informatiques de pointe. Grâce à FL, plusieurs propriétaires de données appelés clients peuvent former de manière collaborative un modèle sur leurs données privées, sans avoir à envoyer leurs données brutes à des fournisseurs de services externes. FL a été rapidement adopté dans plusieurs applications florissantes telles que la santé numérique.

Bien que DL soit une première étape vers la confidentialité en gardant les données locales pour chaque client, cela n'est pas suffisant car les paramètres du modèle partagés par DL sont vulnérables aux attaques de confidentialité. De plus, la DL est plus vulnérable aux comportements malveillants des clients qui peuvent injecter des informations empoisonnées dans les données et les modèles, ce qui entraîne des modèles DL non robustes et peu performants.

Par conséquent, il est nécessaire de mettre en place une nouvelle approche multi-objectifs pour la robustesse de la FL et la protection contre les menaces à la vie privée. Ce projet s'attaque à ce défi et a pour mission de :

1. définir une technique de mesure de compromis entre confidentialité, robustesse et utilité, ces objectifs étant antagonistes;
2. concevoir la technique proposée dans des protocoles DL;
3. piloter une évaluation empirique de la technique conçue dans un système edge-cloud.


Compétences

- Développement logiciel (python, C).
- Expérience de travail dans un environnement de recherche est un plus.


Contexte de travail

Le laboratoire LIRIS est un laboratoire de recherche de renommée internationale dans le domaine de l'informatique et des sciences du numérique. Situé à Lyon, le LIRIS se distingue par son excellence académique et son engagement dans la recherche de pointe. Avec une équipe multidisciplinaire d'experts passionnés, le laboratoire mène des travaux innovants couvrant un large éventail de domaines, tels que l'intelligence artificielle, la vision par ordinateur, les systèmes d'information, la modélisation et la simulation, entre autres.

Ce que nous vous proposons :

* Un environnement de travail stimulant aux contacts des personnels de la recherche
* 44 jours de congés/RTT par an
* D'excellentes conditions de travail (horaires flexibles…)
* Des formations adaptées pour vous accompagner
* Un site accessible en transport en commun
* Le remboursement partiel des titres de transport (75%) + forfait mobilité durable pouvant aller jusqu'à 300€/an

Le poste nécessite que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.

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