Ingénieur d'Etude en Machine Learning H/F - France Travail

ENVIRONNEMENT ET CONTEXTE DE TRAVAIL :
Le poste s'inscrit dans le cadre du projet PANAMIC (Plateforme pour l'ANnotation Automatique Multimodale des Interactions Conversationnelles en face-à-face), un projet financé par le programme de ressourcement 2026 de l'institut Carnot Cognition. L'objectif du projet PANAMIC est de fournir un outil pour mieux comprendre, modéliser et prédire la dynamique des interactions conversationnelles. Il s'agit de développer une application qui effectue automatiquement l'annotation multimodale des interactions conversationnelles en face-à-face. La multimodalité concerne d'une part le traitement du flux de parole des locuteurs et d'autre part l'analyse de l'information visuelle filmée.
Cette application permettra d'automatiser l'enrichissement d'enregistrements audio-vidéo d'interactions conversationnelles avec un jeu d'annotations multimodales variées. Cette automatisation permettra la constitution à grande échelle de corpus richement annotés. Ces données pourront être utilisées dans trois directions. Elles permettront aux linguistes de mieux comprendre les phénomènes complexes et la dynamique qui régissent les interactions conversationnelles. Elles serviront à la communauté développant les agents conversationnels à développer la nouvelle génération d'interfaces, en affinant leurs modèles afin de proposer des agents virtuels plus performants. Enfin, cette grande masse d'annotations pourra servir comme données d'apprentissage à la nouvelle génération d'algorithmes de l'Intelligence Artificielle (i.e. Deep Learning, Big Data).
Le contrat d'Ingénieur d'Etude durera trois mois, de début septembre 2026 jusqu'à fin novembre 2026. L'ingénieur-e récruté-e travaillera à 100% dans les locaux du LPL.

Experience: Débutant accepté

Compétences: Collaboration interdisciplinaire en IA,Connaissance approfondie en mathématiques,Développement de produits basés sur l'IA,Programmation en Python pour IA,Développer des algorithmes pour l'analyse de données,Connaissance des systèmes ASR

Qualification: Cadre

Secteur d'activité: Enseignement supérieur

Liste des qualités professionnelles:
Faire preuve de créativité, d'inventivité : Capacité à créer, imaginer quelque chose de nouveau (nouveau produit, nouvelle solution, ...).
Faire preuve de rigueur et de précision : Capacité à réaliser des tâches en suivant avec exactitude les règles, les procédures, les instructions qui ont été fournies, sans réaliser d'erreur et à transmettre clairement des informations. Se montrer ponctuel et respectueux des règles de savoir-vivre usuelles.
Organiser son travail selon les priorités et les objectifs : Capacité à planifier, prioriser, anticiper des actions, en tenant compte des moyens, des ressources, des objectifs et du calendrier pour les réaliser.