CDD Ingénieur Foundations Of Generative Modeling H/F - 75

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.CDD ingénieur 2 mois: Foundations of generative modeling

Niveau de diplôme exigé : Bac +5 ou équivalent

Fonction : Ingénieur scientifique contractuel

Mission confiée

- Explore theoretical connections between different families of generative models
- Implement hybrid prototypes combining the strengths of GANs and diffusion models
- Develop robust evaluation protocols to quantify improvements
- Contribute to the development of novel theoretical frameworks`

Principales activités

For better knowledge of the proposed research topic:Relevant scientific references are available in our recent publication "Unifying GANs and score-based diffusion as generative particle models" (NeurIPS 2023) and "Improving consistency models with generator-augmented flows" (arXiv 2024).

Proposed Research Directions

- Scaling hybrid GAN-diffusion models from prototype to state-of-the-art quality
- Extending theoretical links between diffusion and GANs by removing simplifying hypotheses
- Investigating the gap between one-step generator training and diffusion distillation
- Extending diffusion distillation to more general multi-step models like flow matching

Compétences

- Strong background in machine/deep learning and mathematics
- Knowledge of computer vision and image processing
- Familiarity with generative models (GANs, diffusion, consistency models) and deep learning architectures (CNNs, transformers)
- Proficiency in Python and experience with deep learning frameworks (PyTorch and/or JAX)
- Appetite for theoretical and applied scientific research
- Ability to conduct exploratory research with significant autonomy

Avantages

- Restauration subventionnée
- Transports publics remboursés partiellement
- Congés: 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d'autorisations d'absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement)
- Possibilité de télétravail et aménagement du temps de travail
- Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.)
- Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des oeuvres sociales d'Inria)
- Accès à la formation professionnelle
- Sécurité sociale