Grand établissement public d'enseignement supérieur, pôle de recherche reconnu, élément fondateur de l'écosystème grenoblois : Grenoble INP, l'institut d'ingénierie et de management de l’Université Grenoble Alpes (UGA), occupe une place de premier plan dans la communauté scientifique et industrielle.
Grenoble INP - UGA est membre de réseaux internationaux de formation et recherche en ingénierie et management.
Il est reconnu dans les classements nationaux et internationaux.
TIMA (Techniques de l'Informatique et de la Microélectronique pour l'Architecture des systèmes intégrés) est un laboratoire de recherche commun public de Grenoble INP - UGA, de l'Université Grenoble Alpes, et du CNRS. TIMA est un laboratoire multinational, avec des membres et des stagiaires en provenance de nombreux pays étrangers.
Les thèmes de recherche de TIMA couvrent la spécification, la conception, la vérification, les tests, les outils de CAO et les méthodes de conception pour les systèmes intégrés, depuis les composants analogiques et numériques à une extrémité du spectre jusqu'aux systèmes multiprocesseurs sur puce avec leur système d'exploitation de base à l'autre extrémité.
Site internet : https://tima.univ-grenoble-alpes.fr/
Niveau minimum requis: Bac +8 Doctorat / Expérience en tant que chercheur souhaitée
Maturation et extension d'un environnement de modélisation de réseaux de neurones quantifiés, création de modèles quantifiés et élagués de réseaux de démonstration, reproduction de l'état de l'art, expérimentations en quantifications hétérogènes.
Selon l'expertise, le candidat apportera à l'équipe son savoir-faire dans les tâches et directions suivantes :
- amélioration de l'intégration avec des environnements d'apprentissage classiques (PyTorch, Keras, AIDGE, ...)
- amélioration des implémentations bas niveau des couches des réseaux
- extension des développements matériels en vue d'exploiter les mémoires proches DDR et HBM
- création de démos fonctionnelles pour des réseaux d'intérêt (Yolo, Resnets, LLMs, ...)
- création d'implémentations de démonstration pour la compression, quantification hétérogène, etc
- reproduction les résultats de l'état de l'art en quantifications extrêmes et en compression de paramètres
- conception et implémentation d'approches d'inférence efficaces en matériel de prochaine génération
- participation à l'effort de publication et valorisation de ces travaux
Compétences:
- Solides connaissances en architectures de réseaux quantifiés et élagués
- Solides aptitudes en programmation, C / C++ / Python
- Solides connaissances en architectures de circuits numériques, le FPGA serait un plus
- Connaissances en codage et compression de l'information, ou traitement du signal
- Expérience en utilisation et personnalisation des flots d'entrainements en IA
- Une expérience avec les langages RTL (Verilog ou VHDL), VHDL serait un plus
- La maîtrise de la langue anglaise (notamment à l'écrit) est vivement conseillée
- La maîtrise de la langue française est un plus
- Un intérêt dans les technologies de la microélectronique et la résolution de problèmes sera apprécié