<div dir="ltr"><div><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:Helvetica;font-size:12px">University Grenoble Alpes and Savoye offer a PhD position on time time series prediction (see description below), starting ideally in September 2023.</span><br clear="all" style="color:rgb(0,0,0);font-family:Helvetica;font-size:12px"><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Helvetica;font-size:12px"><br></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Helvetica;font-size:12px">Interested candidates should send a complete CV to Emilie Devijver (<a href="mailto:emilie.devijver@univ-grenoble-alpes.fr">emilie.devijver@univ-grenoble-alpes.fr</a>), Eric Gaussier (<a href="mailto:eric.gaussier@imag.fr">eric.gaussier@imag.fr</a>) and Aurélien Leguy (<a href="mailto:aurelien.leguy@savoye.com">aurelien.leguy@savoye.com</a>).</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Helvetica;font-size:12px"><br></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Helvetica;font-size:12px">The successful candidate will work both at Savoye, in the Advanced Research and Innovation team, and Univ. Grenoble Alpes, in the Aptikal team. She/he will also be a member of the Grenoble Interdisciplinary Institute in Artificial Intelligence (<a href="https://miai.univ-grenoble-alpes.fr/">https://miai.univ-grenoble-alpes.fr/</a>).</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Helvetica;font-size:12px"><br></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Helvetica;font-size:12px">*******</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Helvetica;font-size:12px"><span style="font-size:10pt;font-family:SFRM1000"><b>PhD description</b>: Savoye is a fast-growing mid-sized company with around 1,000 employees that offers hardware and software solutions to automatize warehouses and enhance logistics processes. One of our flagship solution pertains to high-density robotic storage systems that Savoye pioneered (</span><span style="font-size:10pt;font-family:SFTT1000">https://<a href="https://www.savoye.com/us/ressource/x-pts-shuttles/">https://www.savoye.com/us/ressource/ x-pts-shuttles/</a></span><span style="font-size:10pt;font-family:SFRM1000">). Savoye is expanding quickly, thanks in particular to its expansion into the American and Asian markets (revenue growth ></span><span style="font-size:10pt;font-family:CMR10">20%</span><span style="font-size:10pt;font-family:SFRM1000">/year). Our ambition is to become one of the main players in the intralogistics sector worldwide in the next few years. </span><span style="font-size:10pt;font-family:SFRM1000"> </span><span style="font-family:SFRM1000;font-size:10pt">In 2022, Savoye introduced machine learning for the first time in one of its products as part of a workforce management feature. In order to continue the efforts undertaken in the field of time series prediction, we propose a CIFRE whose purpose is to explore and exploit state-of-the-art techniques. Several topics and strategic issues will support this research :</span></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Helvetica;font-size:12px"><div class="gmail-page" title="Page 1"><div class="gmail-layoutArea"><div class="gmail-column"><div class="gmail-page" title="Page 1"><div class="gmail-layoutArea"><div class="gmail-column"><ul style="list-style-type:none"><li><p><span style="font-size:10pt;font-family:SFRM1000">—  The prediction of flows and article demands, for example, is at the heart of our concerns to optimize inventory management by forecasting customers needs,</span></p></li><li><p><span style="font-size:10pt;font-family:SFRM1000">—  The estimation of the time required to carry out logistics operations (ETA, Estimated Time of Arrival) is a major challenge that can allow for a significant improvement in the management of the logistics activities in the warehouse (taking into account the effect of routing decisions on ETA),</span></p></li><li><p><span style="font-size:10pt;font-family:SFRM1000">—  Forecasting of failures and break-down of equipment is also a critical topic with a view to expanding our maintenance service offering.</span></p></li></ul><p><span style="font-size:10pt;font-family:SFRM1000">To address these issues, we will draw on recent developments in artificial intelligence on deep neural networks and causality. In particular, we want to explore transformer-based models ([5]) for flow and demand prediction and time estimation, and discovery and causal inference models for fault prediction ([1]).  </span><span style="font-family:SFRM1000;font-size:10pt">One of the major problems lies in the fact that these models have excellent performance on data close to those used for their training and often poor performance on data that differs from those used in training. We </span><span style="font-family:SFRM1000;font-size:10pt">intend to solve this problem by using generic causal representations ([6]) because they are representative of the underlying physical phenomena. The causal graph and associated latent variables can be partly extracted from the available data from discovery and causal inference methods ([1]). This will improve the genericity of models and their transferability to different contexts. </span><span style="font-family:SFRM1000;font-size:10pt">In addition, the available data are often partial, with missing values, and are based on different trends that are repeated at more or less regular intervals. We introduced the notion of pseudo-periods to designate the fact that repetitions are not entirely regular and proposed a mechanism capable of identifying them with recurrent neural networks as LSTMs ([2]). This thesis will also be an opportunity to explore, on the one hand, new methods for the identification of trends and pseudo-periods to improve predictions and, on the other hand, new methods to optimize the use of partial or missing data (e.g. data produced during lockdowns).</span></p><div class="gmail-page" title="Page 2"><div class="gmail-layoutArea"><div class="gmail-column"><p><span style="font-size:10pt;font-family:SFRM1000">It should be understood that these topics/themes are neither fixed nor exhaustive but constitute a basis for discussion and work. </span></p></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Helvetica;font-size:12px"><b>Savoye Advanced Research and Innovation Service</b>: <span style="font-family:SFRM1000;font-size:10pt">The PhD student will be part of the Advanced Research and Innovation team, which reports to the group’s top executives. Its scope is to explore the state of the art of research to identify and explore (by prototyping or carrying out proofs of concept) solutions that may ultimately significantly improve the company’s products or propose radically new solutions. Sh</span><span style="font-family:SFRM1000;font-size:10pt">e/he will work within a team specialized in AI in the broad sense (from operations research and mathematical optimization to different ML techniques) in direct collaboration with the AI/ML tech lead and will aim to extend the already in-depth research that has been conducted on the subject. </span><span style="font-family:SFRM1000;font-size:10pt">Amazon’s research illustrates (but does not guide) our trajectory from a technological perspective ([4]). Experiments based on models focused on attention mechanisms (transformers) are at the heart of our current research activities. We are also interested in exploring innovative approaches like DeepMind for Google Maps ([3]). </span></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Helvetica;font-size:12px"><span style="font-family:SFRM1000;font-size:10pt"><br></span></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Helvetica;font-size:12px"><span style="font-family:SFRM1000;font-size:10pt"><b>University Grenoble Alpes</b>: </span><span style="font-family:SFRM1000;font-size:10pt">The person recruited will be integrated into the APTIKAL team of the Grenoble Computer Science Laboratory and will be co-supervised by Émilie Devijver (CNRS researcher, mathematician) and Éric Gaussier (professor of computer science at the University of Grenoble Alpes, Director of MIAI - Multidisciplinary Institute in Artificial Intelligence). The APTIKAL team is specialized in machine learning and knowledge acquisition and in particular on statistical learning and causality, with both broad applications and more targeted applications on natural language processing or information retrieval for example.</span></div></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Helvetica;font-size:12px"><span style="font-family:SFRM1000;font-size:10pt">*******</span></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Helvetica;font-size:12px"><span style="font-family:SFRM1000;font-size:10pt"><br></span></div><span class="gmail_signature_prefix">-- </span><br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature">Eric Gaussier<br>Grenoble University, LIG Laboratory</div></div>