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Fwd: [d-ssc] Postdoctoral position




Richard Lockhart, Professor

Stat & Act Sci; Simon Fraser Univ.     
Phone:  (778) 782-3264
Burnaby BC V5A 1S6                     FAX:    (778) 782-4368
e-mail:   lockhart@sfu.ca




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From: luc villandre <luc.villandre@hec.ca>
Subject: [d-ssc] Postdoctoral position
Date: June 24, 2020 at 10:07:53 AM PDT

(Version française ci-dessous)

Job title :
Postdoctoral fellow
Location :
HEC Montréal, University of Toronto, Université Laval
Start date :
September 1, 2020 (or after)
Duration :
Two years
Job description :
The fellowship is supported by the Institut de Valorisation des Données (IVADO) for a project entitled "Statistical inference and modelling for distributed systems." The postdoctoral fellow will be responsible for formulating a research program compatible with the objectives of the grant, in consultation with the project leaders. The Principal Investigator, Jean-François Plante, will supervise the project. Depending on the topic pursued, the candidate may visit with Thierry Duchesne at Université Laval or with Patrick Brown and Nancy Reid at the University of Toronto.
Prerequisites :
  • PhD in (bio)statistics, computer science, or related field
  • Solid experience in R
  • Ability to write scientific papers independently
Assets :
  • Knowledge of sparse matrix algorithms
  • Knowledge of a lower-level programming language, e.g. C++, C
  • Experience in spatial statistics, or statistical methods for distributed computing
  • Experience with distributed computing frameworks, e.g. Hadoop, MPI
Compensation :
Negotiable
Contact :
Please send your CV to Jean-François Plante at jfplante@hec.ca . For more information, please contact Luc Villandré at luc.villandre@hec.ca .
Application deadline :
July 31, 2020


Project details :
Statistical inference requires a large toolbox of models and algorithms that can accommodate complex data structures. Modern datasets are often so large that they need to be stored on distributed systems, with the data stored across a number of nodes with limited bandwidth between them. Many complex statistical models cannot be used with such complex data, as they rely on the complete data being accessible. In this project, we will advance statistical modeling contributions to data science by creating solutions that are ideally suited for analysis on distributed systems. More specifically, we will develop spatio-temporal models as well as accurate and efficient approximations of general statistical models that are suitable for distributed data, and as such, scalable to massive data.

We are committed to Employment equity and encourage applications from women, Aboriginal peoples, visible and ethnic minorities and persons with disabilities.
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Poste :
Stagiaire postdoctoral
Lieu :
HEC Montréal, Université de Toronto, Université Laval
Date de début :
1er septembre, 2020 (ou après)
Durée :
Deux ans
Description du poste :
Le stage, financé par une subvention de l’Institut de Valorisation des Données (IVADO), s’inscrit dans un projet intitulé « Inférence statistique et modélisation pour les systèmes distribués ». Le stagiaire postdoctoral aura pour tâche de formuler un programme de recherche en continuité avec les objectifs de la subvention, en consultation avec les responsables du projet. Le chercheur principal, Jean-François Plante, supervisera le travail du stagiaire. Tout dépendant du thème choisi, le candidat aura la possibilité de visiter Thierry Duchesne à l’Université Laval, ou Patrick Brown et Nancy Reid à l’Université de Toronto.
Exigences :
  • Doctorat en (bio)statistique, science informatique ou domaine connexe
  • Solide expérience en R
  • Capacité de rédiger des articles scientifiques de façon autonome
Atouts :
  • Connaissance des algorithmes applicables aux matrices creuses
  • Connaissance d’un langage de programmation de bas niveau, p.ex. C++
  • Expérience en statistique spatiale ou en lien aux méthodes statistiques pour données distribuées
  • Expérience avec une infrastructure de calcul distribué, p.ex. Hadoop, MPI
Salaire :
Négociable
Contact :
Faites parvenir votre CV à jfplante@hec.ca . Pour toute information, contactez Luc Villandré à luc.villandre@hec.ca .
Date limite pour postuler :
31 juillet, 2020


Résumé du projet :
L’inférence statistique requiert un éventail de modèles et d’algorithmes applicables aux structures de données complexes. Les jeux de données modernes sont souvent si grands qu’ils doivent être stockés sur des systèmes distribués, l’information étant ainsi partagée entre plusieurs nœuds avec un débit limité de communication. Plusieurs modèles statistiques ne sont pas adaptés aux données distribuées, puisqu’ils nécessitent que toutes les données soient disponibles simultanément. Ce projet vise à faire progresser la contribution de la modélisation statistique à la science des données, grâce à la création de méthodes permettant spécifiquement l’analyse sur des systèmes distribués. Plus précisément, nous comptons développer des modèles spatiotemporels ainsi que des approximations efficaces de modèles statistiques généraux applicables aux données distribuées, et par le fait même, aux données massives.

Nous encourageons toutes les candidates et tous les candidats qualifiés à postuler, plus particulièrement les femmes, les Autochtones, les membres de minorités visibles et ethniques, ainsi que les personnes en situation d’handicap.


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