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Je vais développer des algorithmes MARL personnalisés et des environnements pour la recherche
MLOPs ML GNNs RL
ML || MLOPs || ingénierie des données || intelligence artificielle agentique || distillation de connaissances || GNNs || réseaux neuronaux informés par la physique || automatisation de flux de travail...
Niveau 1
Répond à certains critères de performance et présente un fort potentiel sur la place de marché.
À propos de ce service
J’aide les étudiants en doctorat, les chercheurs et les laboratoires R&D à mettre en place des systèmes Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) robustes et reproductibles. Je traduis des articles académiques et des cadres mathématiques en code Python propre et modulaire.
Offres principales :
- Environnements personnalisés : construits avec Gymnasium / PettingZoo.
- Algorithmes SOTA : QMIX, VDN, MAPPO, MADDPG, COMA, et apprenants indépendants.
- Pile technologique : PyTorch, Ray/RLlib, Stable-Baselines3, Weights & Biases (wandb).
- Livrables : code prêt pour la production, fichiers de configuration propres, et un README.md étape par étape pour la reproduction.
Contactez-moi avec votre résumé de recherche ou la référence de votre article avant de passer commande.
