L’ESSEC Business School est un établissement d’enseignement supérieur à dimension internationale, spécialisé dans la formation de haut niveau au management et à la gestion d’entreprises. Dispensées sur 4 campus physiques (Cergy, La Défense, Singapour et Rabat) et un campus numérique augmenté, les formations de l'ESSEC accueillent plus de 8 000 étudiants en formation initiale dont plus de 38% d’étudiants internationaux, et plus de 5 000 managers en formation continue par an.

Travailler à l’ESSEC, c’est évoluer dans un environnement de travail stimulant, porté par nos valeurs fondamentales, humanisme, responsabilité, innovation et ouverture, et renforcé par un contexte international et multiculturel enrichissant. La diversité, le respect mutuel et l’entraide sont au cœur des valeurs humanistes que nous cultivons au quotidien.

Dédié à la recherche, l’enseignement et l’entrepreneuriat, le campus de l’ESSEC Business School, situé à Cergy, recherche un Doctorant (F/H/X+) pour un contrat doctoral de 3 ans dans le cadre du projet ERC Consolidator Grant 101171415 - UMCMC (2025-2030), intitulé : "Méthodes de Monte-Carlo par chaîne de Markov utilisant des couplages pour une inférence statistique évolutive".

Description du Projet

Le projet vise à développer des méthodes innovantes de Monte-Carlo par chaîne de Markov (MCMC) pour approximer des distributions de probabilité. Il repose sur le concept de Monte-Carlo par chaîne de Markov non biaisée (UMCMC), utilisant des couplages pour exploiter pleinement les architectures informatiques modernes.

Les principaux axes du projet incluent des avancées théoriques et méthodologiques liées à des domaines tels que :

• Statistiques et probabilités.

• Méthodes numériques et processus stochastiques.

• Transport optimal, géométrie différentielle et apprentissage par renforcement.

Missions

Le doctorant retenu sera intégré à une équipe dynamique composée de chercheurs principaux, de postdoctorants et d'autres doctorants. Ses principales missions seront :

• Participer aux activités scientifiques du projet (recherches théoriques et méthodologiques).

• Rédiger des articles pour des revues internationales de premier plan en statistiques.

• Collaborer avec des partenaires internationaux, avec la possibilité de séjours prolongés à l'étranger.

• Participer à des conférences et séminaires de recherche.

• Intégrer l'environnement stimulant de l'ESSEC Business School, avec des séminaires réguliers et des opportunités d'enseignement.

Profil recherché

• Master en mathématiques ou discipline connexe (ou équivalent).

• Solides compétences en mathématiques, particulièrement en probabilités et statistiques.

• Intérêt marqué pour les aspects théoriques, méthodologiques et computationnels.

• Excellentes aptitudes en anglais, à l'écrit comme à l'oral.

Informations complémentaires

• Début du contrat : septembre/octobre 2026

• Durée : 3 ans

• Temps de travail : temps plein

• Type de contrat : Contrat Doctoral de Droit Privé

• Rémunération mensuelle : 28 680.00 € brut / mois 

Conformément à la politique d'embauche du Groupe ESSEC favorisant la diversité, ce poste est accessible aux personnes en situation de handicap. 

Les données collectées dans le cadre de votre candidature seront conservées pendant une durée de 2 ans par le Groupe ESSEC conformément aux dispositions légales, sauf avis contraire de votre part.

PhD position in mathematical and computational statistics

A 3 year doctoral position is available at ESSEC Business School as part of the ERC Consolidator grant 101171415 - UMCMC (2025-2030): Markov Chain Monte Carlo using couplings toward scalable statistical inference, under the supervision of Pierre Jacob.

The project

This project develops Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods, where Markov chains are generated to approximate a probability distribution of interest. The project builds upon a framework called Unbiased Markov chain Monte Carlo (UMCMC), based on couplings of Markov chains, and motivated by the parallel nature of modern computing architectures. This project develops UMCMC to realize its potential as a comprehensive basis for probabilistic computation on modern hardware. This requires theoretical and methodological advances.

Broadly the project relates to Statistics, Probability, Monte Carlo, numerical methods, Stochastic Processes, Markov Chains, Couplings, Optimal Transport, Robust Statistics, Differential Geometry and Reinforcement Learning.

Profile

We are looking for highly talented, highly motivated applicants with a strong background in mathematics, particularly in probability and statistics, and an interest in theory, methods and computation. Excellent verbal and written communications skills in English are required.

Proposed mission

The successful applicant will be part of a team led by the principal investigator. There will also be postdoctoral researchers and other PhD students (4 in total will be funded by the ERC project). The applicant will participate in all aspects of the scientific activities related to the project, including the writing of articles to be submitted to the top journals in the field of statistics, interaction with international collaborators, the possibility of extended visits abroad, participation in conferences, etc.

This position will be based in Cergy (France), near Paris. The successful applicant will join a dynamic environment of researchers and teachers in statistics at ESSEC Business School, with regular research seminars and teaching opportunities. The applicant will benefit from the vibrant research environment of the wider Paris region, with many universities and schools.

Starts in September/October 2026

Full-time contract for 3 years

Location: Cergy, France, possibly of living in Paris and working partly from home

Requirement: strong foundations in mathematics, statistics or related fields

For any question, please reach out to pierre.jacob@essec.edu