Analyser Systèmes de Recommandations Qui Assurent - Palaiseau, France - CNRS

CNRS

Entreprise vérifiée

Palaiseau, France

il y a 4 semaines

Posté par:

Sophie Dupont

beBee Recruiter

Description

Cette offre est disponible dans les langues suivantes:

- Français
- Anglais

Date Limite Candidature : mardi 19 décembre 2023

**Informations générales**:
**Intitulé de l'offre **:Analyser systèmes de recommandations qui assurent la vie prive H/F**
Référence : UMR7161-OANGOG-003
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : PALAISEAU
Date de publication : mardi 28 novembre 2023
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 février 2024
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : La rémunération est d'un minimum de 2135,00 € mensuel
Section(s) CN : Sciences de l'information : traitements, systèmes intégrés matériel-logiciel, robots, commandes, images, contenus, interactions, signaux et langues

**Description du sujet de thèse**:
Le projet ANR PROPEOS vise à proposer des algorithmes innovants qui préservent les avantages de la personnalisation mais donnent un rôle central à la confidentialité des utilisateurs, à la transparence algorithmique et à la confiance en créant et en exploitant des profils d'utilisateurs exclusivement sur leurs appareils.
L'étudiante va rechercher comment conceptualization et analyse de cette système.

Créer des algorithmes permettant de personnaliser les services tout en garantissant la confidentialité des utilisateurs en exploitant les profils locaux générés dans T3 ; qui fournissent des explications significatives aux utilisateurs et aux fournisseurs de services sur leurs résultats ; et qui ne discrimine ni n'exploite les vulnérabilités des utilisateurs. Alors que les grandes entreprises comme Amazon disposent de toutes les données nécessaires pour fournir une personnalisation pertinente de leurs produits, les petites entreprises n'ont pas les données et l'expertise pour faire de même. Notre plate-forme est spécifiquement dédiée aux petites entreprises et aux services pour les aider à personnaliser les services dans le respect de la vie privée.

L'etudiant se concentrera sur trois tâches : personnalisation à double source, personnalisation explicable préservant la confidentialité, personnalisation fiable.

**Contexte de travail**:
Le travail se déroulera au LIX, au sein de l'équipe de recherche CEDAR. Ce laboratoire est situé sur le campus de l'Ecole Polytechnique a Palaiseau.

Le travail se déroule dans le cadre du projet ANR PROPEOS.

L'etudiant va travailler sur la direction de Oana Goga

L'étudiante travaillera en partenariat avec d'autres chercheurs, des doctorants ainsi que d'autres ingénieurs de recherche en informatique.

**Contraintes et risques**:
aucune