À propos du poste
À propos du poste
Et si votre solide formation mathématique pouvait directement façonner la manière dont l'IA raisonne sur les preuves — repoussant les limites de ce que les machines peuvent vérifier, comprendre et automatiser ?
Nous recherchons des mathématicien·nes doté·es d'une expérience pratique des systèmes de preuve formelle pour traduire des raisonnements humains rigoureux en formalisations Lean 4 vérifiables par machine. Vous travaillerez à la pointe de la recherche en IA, contribuant à cartographier la frontière du raisonnement automatisé et de la vérification formelle.
Il s'agit d'un poste contractuel entièrement à distance et flexible, conçu pour des résolveur·ses de problèmes mathématiquement matures qui trouvent satisfaction dans la beauté précise et structurelle de la preuve formelle.
- Organisation : Alignerr
- Type : Contrat horaire
- Lieu : À distance
- Engagement : 10–40 heures/semaine
Vos missions
- Traduire des preuves mathématiques informelles en Lean 4 (et systèmes de preuve apparentés) en mettant l'accent sur la clarté, la structure et la correction
- Analyser des preuves génériques et spécifiques à un domaine — en identifiant les lacunes, les hypothèses cachées et les sous-structures formalisables
- Construire des formalisations qui testent les limites des assistants de preuve existants, en particulier là où les outils automatisés peinent ou échouent
- Collaborer avec des chercheur·ses en IA pour concevoir, affiner et évaluer des stratégies d'amélioration des pipelines de vérification formelle
- Développer des scripts de preuve hautement lisibles et reproductibles, alignés sur les meilleures pratiques mathématiques et les idiomes des assistants de preuve
- Fournir des conseils experts sur la décomposition des preuves, la sélection des lemmes et les techniques de structuration des modèles formels
- Étudier les points où les prouveur·ses automatiques défaillent — et expliquer précisément pourquoi (complexité, lemmes manquants, bibliothèques insuffisantes, etc.)
- Formaliser des preuves classiques et comparer les structures vérifiables par machine aux arguments des manuels
Votre profil
- Être titulaire d'un master ou d'un diplôme supérieur en mathématiques, logique, informatique théorique ou dans un domaine étroitement lié
- Posséder une solide base en rédaction rigoureuse de preuves dans des domaines tels que l'algèbre, l'analyse, la topologie, la logique ou les mathématiques discrètes
- Avoir une expérience pratique de Lean (Lean 3 ou Lean 4), Coq, Isabelle/HOL, Agda ou d'un système de preuve formelle comparable — Lean fortement préféré
- Être profondément enthousiaste à l'égard de la vérification formelle, des assistants de preuve et de l'avenir des mathématiques mécanisées
- Être capable de traduire de manière autonome des arguments informels complexes en preuves formelles claires et structurées
- S'épanouir en travaillant à la frontière — vous êtes stimulé·e par les problèmes que les outils automatisés ne peuvent pas encore résoudre
Atouts appréciés
- Connaissance de la théorie des types, de la correspondance de Curry-Howard et des outils d'automatisation des preuves
- Expérience de contribution à des projets de formalisation à grande échelle (par ex. mathlib)
- Exposition à des prouveur·ses de théorèmes où le raisonnement automatisé nécessite fréquemment un échafaudage manuel
- Expérience préalable en annotation de données, systèmes d'évaluation ou flux de travail d'entraînement d'IA
- Solides compétences en communication pour expliquer les décisions de formalisation, les cas limites et les stratégies de raisonnement
Pourquoi nous rejoindre
- Travailler directement avec des laboratoires de recherche en IA de premier plan sur des projets de pointe à l'intersection des mathématiques et de l'IA
- Entièrement à distance et flexible — travaillez quand et où cela vous convient
- Autonomie en freelance avec un travail significatif et intellectuellement stimulant
- Gagner une exposition à des LLM avancés et aux pipelines d'entraînement qui les façonnent
- Contribuer à un travail qui définit l'avenir des mathématiques mécanisées et du raisonnement par IA
- Possibilité de poursuite de la collaboration et d'extension du contrat à mesure que de nouveaux projets voient le jour