Ingénieur en Traitement automatique de la parole, Deep Learning, IA Frugale H/F

il y a 5 jours

PARIS ou GRENOBLE, France inria Temps plein


Vos missions en quelques mots

Le poste proposé s'insère dans un projet financé par la DGA dans le cadre de la convention DGA-Inria sur l'Intelligence Automatique. Le projet vise à développer des solutions en caractérisation du locuteur et de la langue parlée parlée au sein de grandes collections de documents audio ou video. L'objectif est d'obtenir une solution qui soit performante, avec un haut niveau d'explicabilité et frugale. La frugalité s'exprime ici sur deux dimensions. La première concerne la consommation de ressources de calcul/mémoire pour l'apprentissage, l'adaptation des modèles et l'inférence. Ce point a pris une importance particulière avec l'arrivée de modèles dits « backbone », pré-entra



En collaboration avec les membres du groupe et en s'appuyant sur les solutions déjà en place, la personne recrutée aura en charge :

  • De mettre en place une méthodologie d'évaluation pour les aspects de frugalité évoqués précédemment.
  • De réaliser une étude bibliographique pour sélectionner les méthodes de frugalité en apprentissage et inférence les plus prometteuses et de mettre en place ces solutions dans la plateforme du groupe.
  • De proposer, implémenter et évaluer des solutions pour la frugalité au sens de l'incrémentalité.
  • Il pourra être demandé à la personne recrutée de s'impliquer dans l'encadrement de stagiaires ou de doctorants.
  • Le poste sera prioritairement implanté au sein des locaux d'Inria situé à Grenoble MinaTech. Une localisation au centre Inria Paris, rue Barrault, est toutefois possible (d'autres options pourront être évoquées le cas échéant).

Des déplacements entre les deux sites (Paris et Grenoble) sont à prévoir.



Profil recherché

Compétences et connaissances techniques souhaitées :

  • Expérience en ingénierie informatique
  • Maitrise de Python et des environnements de programmation de méthodes de deep-learning
  • Connaissance pratique d'outils comme Pytorch, Keras ou Scikit-learn
    Intérêt marqué pour la recherche appliquée
  • Connaissances en apprentissage automatique de manière générale et dans les approches neuronales (deep learning) en particulier.
  • Expérience en traitement automatique de la parole souhaitable, dont la connaissance de plateformes open-source comme Kaldi ou Speechbrain
  • Bénéficier d'une expérience de la recherche de type Doctorat sera un atout apprécié
  • Expérience de la conduite de projet et/ou appétence pour ce thème


Compétences comportementales attendues :

  • Autonomie et créativité
  • Avoir des capacités d'analyse et de synthèse
  • Savoir travailler en équipe
  • Être force de proposition
  • Avoir une capacité d'anticipation et de conviction
  • Avoir un esprit d'initiative et une curiosité d'esprit


Niveau d'études minimum requis
  • Niveau
    Niveau 7 Master/diplômes équivalents


Éléments de candidature

Documents à transmettre

Pour postuler à cette offre, l'envoi du CV et d'une lettre de motivation est obligatoire

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