H/F Position postdoctorale en deep learning appliqué aux redshifts photométriques

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Missions

Les candidats sont invités à postuler pour un séjour postdoctoral au Laboratoire d’Astrophysique de Marseille. Le (la) post-doctorant(e) travaillera sur le développement de méthodes d’apprentissage profond appliquées à la mesure de redshifts photométriques dans les grands échantillons d’imagerie profonde.

Activités

Le/la candidat(e) développera de nouvelles approches de deep-learning pour mieux prendre en compte la nature des données d’apprentissage basées sur des échantillons spectroscopiques et dont la représentativité (incomplétude, mauvaise répartition) est un problème majeur pour les méthodes de machine learning en général. En parallèle, le candidat aura aussi l’opportunité de participer et d’initier ses propres analyses scientifiques en utilisant les redshifts photométriques obtenus pour les grands sondages photométriques actuels (CFHTLS, KIDS, HSC, …). Il/elle sera aussi encouragé(e) à étendre les méthodes pour l’extraction des propriétés physiques des galaxies qui seront confrontées aux autres approches plus conventionnelles de machine learning et d’ajustement de SEDs. L’ensemble des travaux sera une étape majeure en préparation du futur relevé LSST.

Compétences

Une expérience en machine learning et deep learning sera préférée.

Contexte de travail

Le poste est financé par l’Agence Nationale de la Recherche Française dans le cadre du projet « DEEPDIP ». Ce projet est une collaboration entre le CCPM (Marseille), TETIS (Montpellier) et l’IAP (Paris) avec une expertise en deep learning.
Le LAM possède une atmosphère de recherche animée dans tous les domaines de l’astrophysique.

Informations complémentaires

Les candidat(e)s doivent être titulaires d’un doctorat impérativement: envoyer leur CV avec un résumé de leur recherche et une lettre d’intérêt pour ce poste ainsi que trois lettres de recommandations impérativement .

URL Courte :
https://bit.ly/2y06ARY