Candidat-e au doctorat

 
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WorkplaceGeneva, Lake Geneva region, Switzerland
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Candidat-e au doctorat

Description du poste

See below job description in English

Le Département d’Informatique de la Faculté des Sciences, très dynamique, est impliqué dans de nombreux projets de recherche financés par le FNS, l’EU, l’industrie et d’autres fondations. Le Département d’Informatique offre une formation de bachelor, master et doctorat complète, axée à la fois sur les concepts théoriques de base de l’informatique, de la maîtrise des outils correspondant et de leurs applications multidisciplinaires dans des domaines aussi variés que l’informatique théorique, les preuves formelles, la théorie de l’information, le calcul à haute performance, la modélisation et la simulation numérique, la bioinformatique, etc. Le Département d’informatique est mondialement reconnu pour la qualité de sa recherche dans plusieurs de ces domaines.

Le Stochastic Information Processing Group (SIP) ( http://sip.unige.ch ), Université de Genève, Suisse, a deux postes de doctorat ouverts dans le domaine du machine learning.

Les postes de doctorants sont entièrement financés pendant deux ans par le Fonds national suisse de la recherche scientifique, avec une prolongation pouvant aller jusqu’à 5 ans.

Les candidats retenus participeront à un projet de recherche lié au développement de méthodes de traitement d’images basées sur le machine learning dans la demande du digital forensics comme la détection de faux en profondeur, la lutte contre la contrefaçon, y compris la robustesse aux attaques adverses, et l’imagerie avancée.

Le projet concerne la recherche fondamentale sur le développement de nouvelles méthodes de machine learning pour le traitement universel des images à l’aide de modèles générateurs. En outre, le projet couvre le développement de nouvelles méthodes de marchine learning basées sur un variational information bottleneck framework. Un élément important du projet est une collaboration étroite avec l’industrie et l’accès à des données réelles.

Le groupe SIP dispose d’un vaste réseau de collaboration internationale et a d’excellentes possibilités d’organiser des visites d’échange et des formations scientifiques. Le groupe SIP a également une collaboration étroite avec le CERN dans le domaine du machine learning et fait partie de l’initiative suisse SKA.

Titre et compétences exigés

  • master ou équivalent dans l’un des domaines suivants : informatique, sciences des données, génie électrique, physique théorique ou mathématiques
  • expérience antérieure en matière de machine learning et de traitement du signal/de l’image
  • de solides compétences en programmation en Python avec une certaine expérience de TensorFlow, PyTorch ou Keras qui sera vérifiée
  • solides compétences en communication verbale et écrite en anglais et désir d’apprendre le français
  • solides capacités d’analyse et compétences en matière de résolution de problèmes


Entrée en fonction

01.10.2020

Contact

Prof. Slava Voloshynovskiy svolos [at] unige[.]ch

PROCéDURE :
Les candidatures doivent comprendre un CV, deux lettres de recommandation, un diplôme avec notes et une lettre de motivation qui doit indiquer (jusqu’à 7 lignes par rubrique) :

  • la pertinence de votre profil par rapport au projet
  • pourquoi vous êtes intéressé par ce poste
  • les détails de votre projet de master
  • un lien vers vos projets, codes ou publications accessibles au public


Les candidats présélectionnés seront invités à un entretien par Skype.

Informations complémentaires

Nous offrons :

  • de grandes possibilités d’apprentissage
  • flexibilité dans les sujets de recherche
  • soutien et conseils pour la publication d’articles et la participation aux principaux événements internationaux sur le machine learning et le traitement de l’image 

  • collaboration avec des partenaires universitaires et industriels
  • salaire : environ CHF 50’000 par an


Job description

The Department of Computer Science is a very dynamic entity of the Faculty of Sciences. It is involved in numerous research projects funded by the SNSF, the EU, industry and other foundations. The Department of Computer Science offers complete bachelor, master and doctoral courses, focusing on the basic theoretical concepts of computer science, the mastery and development of advanced tools, and their multidisciplinary application in fields as varied as theoretical computer science, formal methods, information theory, High Performance computations, numerical modelling and simulation, bioinformatics, etc.

The Department of Informatics is recognized worldwide for the quality of its research in several of these areas.

The Stochastic Information Processing Group (SIP) ( http://sip.unige.ch ), University of Geneva, Switzerland, has two open PhD positions in machine learning.

Profile:

  • Master’s degree or an equivalent in one of the following domains: computer science, data science, electrical engineering, theoretical physics or mathematics
  • Previous experience with machine learning and signal/image processing
  • Strong programming skills in Python with some experience in TensorFlow, PyTorch or Keras that will be verified
  • Strong verbal and written communication skills in English and desire to learn French
  • Strong analytical abilities and problem solving/troubleshooting skills 



We offer:

  • Great learning opportunities
  • Flexibility in research subjects
  • Support and guidance to publish papers and attending top international machine learning and image processing events 

  • Collaboration with academic and industrial partners
  • Salary: about CHF 50’000 per year


The PhD positions are fully funded for two years from the Swiss National Science Foundation with an extension up to 5 years.

The successful applicants will be involved into a research project related to the development of machine learning based image processing methods in applications to digital forensics like deepfake detection, anti-counterfeiting including robustness to adversarial attacks and advanced imaging.

The project concerns fundamental research on the development of new machine learning methods for universal image processing using generative models. Additionally, the project covers the development of new machine learning methods based on variational information bottleneck framework. An important component of the project is a close collaboration with industry and access to real data.

The SIP group has a broad network of international collaboration and has excellent possibilities to organize scientific exchange visits and training. The SIP group has also a close collaboration with CERN in the domain of machine learning and is a part of Swiss SKA initiative.

STARTING DATE

October 1, 2020.

APPLICATION PROCEDURE:

Applications should include a CV, two recommendation letters, diploma with grades and motivation letter that should indicate (up to 7 lines per item):

  • the relevance of your profile to this project
  • why you are interested in this position
  • details of your master project
  • a link to your publicly available projects, codes or publications


Pre-selected candidates will be invited for a Skype interview.

CONTACT

For additional information, please contact Professor Slava Voloshynvoskiy svolos [at] unige[.]ch

L’Université de Genève offre des conditions d’engagement motivantes dans un cadre de travail stimulant. En nous rejoignant, vous aurez l’occasion de mettre en valeur vos compétences ainsi que votre personnalité et contribuer activement au rayonnement d’une Institution fondée en 1559.

Dans une perspective de parité, l’Université encourage les candidatures du sexe sous-représenté.

Web

 
In your application, please refer to myScience.ch and reference JobID 47399.


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