Descriptif de la mission :

La recherche concerne un.e ML engineer confirmé.e pour des projets de data science dans un contexte de R&D.

Ci-dessous, les compétences recherchées.

Data science :
• Forte expertise sur le domaine du NLP
• Maîtrise des techniques d'apprentissage automatique (Machine learning)
• Excellente connaissance des bibliothèques open source clés telles que TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Numpy, et Pandas
• Une expérience en traitement automatique du signal audio est pré requise
• Une appétence pour la veille technologique

Software/data engineering :
• Parfaite maîtrise de Python
• Appétence pour les travaux de préparation de données
• Bonnes dispositions pour la mise en oeuvre de la CI/CD, comme Gitlab-CI
• Connaissance de Kubenetes / Postgres appréciée

Soft skills :
• Une parfaite autonomie est un critère essentiel pour cette mission. La personne devra être en capacité de mener à bien des projets de R&D en autonomie technique et tactique. Il devra être capable de faire des choix techniques et de prendre des décisions pour répondre aux découvertes et difficultés rencontrées lors de ses travaux exploratoires
• Une réelle aptitude à communiquer des concepts techniques à des non-experts, notamment pour expliquer les résultats des projets R&D aux autres membres de l'équipe et aux parties prenantes.
• Une capacité à travailler efficacement en équipe, avec parfois des échanges interdisciplinaire (journalistes, documentalistes, etc.).


Voici des exemples de projets sur lesquels elle/il pourrait être amené à travailler : la conception d'un algorithme chapitrage automatique de podcast basé sur le transcript, la détection de la géolocalisation d'articles et de contenus audio, l'optimisation d'un moteur de recherche sémantique fait maison, le fine-tuning de Whisper pour améliorer la qualité de la transcription, la détection de moments clés dans un contenu audio pour aider à la découpe d'extraits.

Aspect primordial : nous cherchons une personne motivée, autonome et bonne communicante pour être à l'aise sur des travaux exploratoires dans une équipe de R&D.

Enfin, un intérêt pour les médias et une capacité à être force de proposition pour de nouvelles idées seront des éléments très appréciés.

La personne doit avoir au moins 3 ans d'expérience en data science, avec une partie importante en NLP et en traitement de l'audio.

Environnement Technique

CI/CD

GitLab

NumPy

Pandas

Scikit-Learn

PyTorch

TensorFlow

Signal Audio