POSTES DE PROFESSEUR DE RANG OUVERT EN STATISTIQUES, Arabie Saoudite

Arabie saoudite
نشرت 3 أشهر منذ

Les défis actuels auxquels sont confrontées les sciences des données statistiques traitent de la nécessité de traiter efficacement des données massives, de construire des modèles statistiques puissants et de développer des outils de calcul efficaces. Il existe des possibilités de développer des recherches percutantes qui peuvent résoudre des problèmes substantiels d’inférence et de prévision sur un large éventail de processus complexes, notamment biologiques, sociaux, physiques, épidémiologiques, climatologiques et environnementaux.

Le programme statistique ( http://stat.kaust.edu.sa ) de KAUST vise à contribuer à la science des données statistiques en développant des approches modernes pour effectuer des inférences rigoureuses qui aideront à faire avancer la recherche dans ces disciplines. Grâce à nos méthodes, les chercheurs et les décideurs disposeront d’informations ainsi que de mesures d’incertitude, nécessaires pour prendre des décisions judicieuses en temps opportun.

Pour répondre à ces besoins mondiaux actuels, le programme de statistiques de KAUST recrutera plusieurs postes ouverts avec une expertise dans les deux domaines clés modernes suivants, bien que les candidats solides ayant une expertise dans n’importe quel domaine des sciences statistiques soient également encouragés à postuler.

1. Science des données statistiques avec un accent sur les statistiques de grande dimension

Les progrès technologiques modernes permettent la collecte de données massives dans divers domaines, notamment les réseaux (transport, communication, social), biologiques, épidémiologiques et climatiques. Certaines de ces données sont des objets de grande dimension tels que des réseaux et des courbes. L’un des objectifs est d’extraire des représentations de faible dimension de ces objets complexes qui aident à comprendre les processus complexes sous-jacents. Une autre consiste à développer des outils et des modèles statistiques afin de faire rapidement des prévisions précises. Cela nécessite la construction de modèles statistiques de grande dimension qui capturent les caractéristiques intrinsèques pour la visualisation, l’inférence et les prédictions. Cette zone centrale a un impact potentiel élevé sur les domaines mentionnés ci-dessus. Grâce à ces modèles complexes qui extraient efficacement des informations à partir de données massives, les ingénieurs peuvent anticiper les perturbations des réseaux de transport, les climatologues sont capables de prévoir (et donc de s’y préparer) la sécheresse et les incendies de forêt et les experts en santé publique sont capables de suivre et de prévoir la propagation des maladies infectieuses. On s’attend à ce que les candidats dans ce domaine principal développent un nouveau cadre et des méthodes inférentielles qui traitent des défis des statistiques de grande dimension. Les candidats doivent viser à avoir un impact sur la modélisation et la prévision dans des domaines tels que, mais sans s’y limiter, la santé publique, le climat, les sciences sociales et la cybersécurité. On s’attend à ce que les candidats dans ce domaine principal développent un nouveau cadre et des méthodes inférentielles qui traitent des défis des statistiques de grande dimension. Les candidats doivent viser à avoir un impact sur la modélisation et la prévision dans des domaines tels que, mais sans s’y limiter, la santé publique, le climat, les sciences sociales et la cybersécurité. On s’attend à ce que les candidats dans ce domaine principal développent un nouveau cadre et des méthodes inférentielles qui traitent des défis des statistiques de grande dimension. Les candidats doivent viser à avoir un impact sur la modélisation et la prévision dans des domaines tels que, mais sans s’y limiter, la santé publique, le climat, les sciences sociales et la cybersécurité.

2. Science des données statistiques avec un accent sur les méthodes de calcul

La plupart des recherches en statistique au cours des dernières décennies se sont concentrées sur l’amélioration des méthodes de calcul et, souvent en tandem, sur le développement de méthodes statistiques qui permettent une bonne échelle d’inférence sur le plan informatique. Du côté informatique, cela inclut les méthodes basées sur le gradient stochastique ; des méthodes d’inférence basée sur la simulation telles que les méthodes de Monte Carlo de la chaîne de Markov, l’ABC, le filtrage de particules et le filtrage de Kalman d’ensemble ; aux méthodes qui sont par conception approximatives telles que les approximations variationnelles de Bayes et de Laplace ; ou ceux qui interprètent les méthodes numériques comme des algorithmes d’apprentissage comme en numérique probabiliste. Nous sommes au tout début de l’informatique parallèle, il est donc avantageux que les nouvelles méthodes développées évoluent également et fonctionnent bien dans un environnement informatique haute performance.

KAUSTest une université internationale de recherche diplômée dédiée à l’avancement de la science et de la technologie grâce à la recherche interdisciplinaire, à l’éducation et à l’innovation. Situé en Arabie saoudite, sur les rives occidentales de la mer Rouge, KAUST offre de superbes installations de recherche, un financement de base généreux pour la recherche et des salaires compétitifs au niveau international, ainsi que des conditions de vie inégalées pour les individus et les familles. La politique sociale généreuse associée aux installations de recherche de haute qualité a réussi à attirer les meilleurs professeurs, scientifiques, ingénieurs et étudiants internationaux, faisant de KAUST la seule université au monde où la recherche fondamentale axée sur les objectifs et la curiosité est utilisée pour répondre aux problèmes les plus urgents au monde. les défis liés à la durabilité de l’eau, de l’alimentation et de l’énergie ainsi que leur impact sur l’environnement. http://www.kaust.edu.sa .

Les candidats doivent avoir un doctorat. diplôme en statistiques (ou autres domaines pertinents). Le programme de statistique de KAUST accueille en particulier les candidatures d’universitaires en début de carrière (assistant au début de professeur associé). Cependant, les professeurs titulaires dont la recherche est reconnue internationalement dans au moins un de ces deux domaines sont également encouragés à postuler. Les candidats doivent avoir un engagement fort envers le mentorat, l’enseignement au niveau supérieur, le service et avoir un impact sur la recherche interdisciplinaire, en particulier sur les initiatives KAUST, notamment l’intelligence artificielle, le climat et l’habitabilité, l’informatique résiliente et la cybersécurité, et la santé intelligente .

Les candidatures de femmes ayant une expertise dans ces domaines clés sont particulièrement bienvenues.

Les candidatures doivent être soumises en interfolio.

خصائص الوظيفة

تصنيف الوظيفةEnseignement et recherche scientifique

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