PhD Position F/M Surrogate modeling for simulation-based inference with application to genomics data
Type de contrat : CDD
Niveau de diplôme exigé : Bac + 5 ou équivalent
Fonction : Doctorant
A propos du centre ou de la direction fonctionnelle
The Inria Grenoble research center groups together almost 600 people in 23 research teams and 7 research support departments.
Staff is present on three campuses in Grenoble, in close collaboration with other research and higher education institutions (University Grenoble Alpes, CNRS, CEA, INRAE, …), but also with key economic players in the area.
Inria Grenoble is active in the fields of high-performance computing, verification and embedded systems, modeling of the environment at multiple levels, and data science and artificial intelligence. The center is a top-level scientific institute with an extensive network of international collaborations in Europe and the rest of the world.
Contexte et atouts du poste
Within the framework of a partnership (you can choose between)
- Collaboration with Pedro Rodrigues and Nelle Varoquaux within the BONSAI project (ANR JCJC).
Is regular travel foreseen for this post ? Yes, travel costs will be covered within the limits of the scale in force.
Context and Objective:
Surrogate modeling has recently received increasing attention in the context of simulation-based infer- ence to address the intractability of the likelihood [Brehmer et al., 2020]. All these approaches amortize the approximation by learning the joint dependence on the simulated data and the simulator’s parameters. While such amortization yields computational benefits, modeling the joint dependence as a smooth function is rather restrictive as it can fail to capture discontinuities arising from phenomena such as phase transitions and which are of particular interest in physics experiments [Ricci-Tersenghi et al., 2019]. In this work project, we aim to leverage the flexibility of deep learning to learn surrogate models for simulation-based inference without suffering from the limitations of amortization. We propose instead to decouple the surrogate model from the simulator’s parameter for more flexibility. Such a decoupling effectively results in a bilevel optimization problem where the upper-level objective learns the simulator’s parameters while the lower-level objective learns a surrogate model for a given parameter value. We divide the work into three tasks: task 1 introduces a framework for black-box simulators. Task 2 introduces a framework for white-box simulators, those for which additional information is available, while task 3 applies such as framework to a real-world application from genomics.
Mission confiée
Assignments :
The PhD project aims at developing methods based on surrogate modeling for simulation-based inference, with application to genomic data.
Responsibilities: The recruited person will take initiatives to formulate the problem and address it in a rigorous manner.
Principales activités
Mains activities:
- Publish in top tier conferences and journals
- Produce high quility open-source software
- Participate to the research community (participation to conferences, workshops, etc)
Compétences
Technical skills and level required : Excellent coding skills, strong mathematical background.
Languages : English
Interpersonal skills : Drive and perseverance
Avantages
- Subsidized meals
- Partial reimbursement of public transport costs
- Leave: 7 weeks of annual leave + 10 extra days off due to RTT (statutory reduction in working hours) + possibility of exceptional leave (sick children, moving home, etc.)
- Possibility of teleworking (90 days / year) 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
- Complementary health insurance under conditions
Rémunération
1st and 2nd year: 2 100 euros gross salary /month
3rd year: 2 190 euros gross salary / month
Informations générales
- Thème/Domaine :
Optimisation, apprentissage et méthodes statistiques
Statistiques (Big data) (BAP E) - Ville : Montbonnot
- Centre Inria : Centre Inria de l'Université Grenoble Alpes
- Date de prise de fonction souhaitée : 2024-10-01
- Durée de contrat : 3 ans
- Date limite pour postuler : 2024-06-24
Attention: Les candidatures doivent être déposées en ligne sur le site Inria. Le traitement des candidatures adressées par d'autres canaux n'est pas garanti.
Consignes pour postuler
Applications must be submitted online on the Inria website.
Processing of applications sent by other channels is not guaranteed.
Sécurité défense :
Ce poste est susceptible d’être affecté dans une zone à régime restrictif (ZRR), telle que définie dans le décret n°2011-1425 relatif à la protection du potentiel scientifique et technique de la nation (PPST). L’autorisation d’accès à une zone est délivrée par le chef d’établissement, après avis ministériel favorable, tel que défini dans l’arrêté du 03 juillet 2012, relatif à la PPST. Un avis ministériel défavorable pour un poste affecté dans une ZRR aurait pour conséquence l’annulation du recrutement.
Politique de recrutement :
Dans le cadre de sa politique diversité, tous les postes Inria sont accessibles aux personnes en situation de handicap.
Contacts
- Équipe Inria : THOTH
-
Directeur de thèse :
Arbel Michael / michael.arbel@inria.fr
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'efforce ainsi de répondre aux enjeux de la transformation numérique de la science, de la société et de l'économie.