Mathématicien – Preuves formelles & recherche en IA (Contrat à distance)

Présentation du rôle

Mathématicien – Preuves formelles & recherche en IA (Contrat à distance) À propos du rôle Et si vos connaissances approfondies en mathématiques formelles pouvaient façonner directement la façon dont les systèmes d'IA les plus avancés au monde raisonnent, prouvent et pensent ? Cette opportunité est destinée aux mathématiciens passionnés par les preuves rigoureuses et les systèmes formels pour aider à construire les fondements mathématiques dont dépend l'IA de pointe

Ce que vous ferez

• Rédiger des preuves formelles propres, lisibles et bien structurées traduisant le raisonnement mathématique informel en une forme vérifiable par machine
• Auditer et vérifier les preuves formelles existantes pour leur correction, leur complétude et leur intégrité logique
• Traduire couramment les idées mathématiques informelles en preuves formelles structurées et vérifiables par machine

Exigences et conditions

• Lieu : À distance
• Engagement : 10–40 heures/semaine
• Détenir un master ou un doctorat en mathématiques ou dans un domaine étroitement lié
• Avoir une expérience pratique avec des assistants de preuve formelle — Lean 4 fortement recommandé
• Pouvoir traduire couramment les idées mathématiques informelles en preuves formelles structurées et vérifiables par machine
• Autonome et à l'aise pour travailler indépendamment dans un environnement à distance asynchrone
• Expérience préalable en vérification de preuves, démonstration de théorèmes ou projets de formalisation mathématique
• Expérience dans plusieurs domaines mathématiques — topologie, algèbre, analyse, logique et au-delà

Détails complémentaires

• Formaliser des arguments mathématiques avancés et des théorèmes en Lean 4, couvrant un large éventail de disciplines mathématiques
• Contribuer à la croissance et à la qualité de bibliothèques mathématiques formelles à grande échelle, notamment mathlib
• Travailler à la frontière de la recherche en IA, contribuant à former la prochaine génération de modèles de langage mathématiquement capables