Category: CDD/CDI

Afin de renforcer les travaux sur l’extraction automatique d’informations issus de la modalité image, le service de la Recherche de l’INA recrute en CDI un.e chercheur.se spécialisé.e en Machine Learning pour l’analyse multimodale texte/image de ses fonds d’archive. Les sujets prioritaires sur lesquels il/elle sera amené.e à se pencher sont le fine-tuning et l’évaluation de modèles de fondation pour des tâches finales spécifiques au contexte audiovisuel, notamment la description automatique de scènes et d’actions dans les vidéos. Ces travaux ont pour principale finalité une description des archives en vue de leur indexation ainsi que des travaux de recherche en sciences sociales computationnelles. Ils se feront en collaboration dans l’équipe avec les chercheur.se.s déjà impliqué.e.s sur ces thèmes ainsi qu’au sein des différents projets collaboratifs du service avec les mondes académique et industriel. Le/la candidat.e est fortement incité.e à proposer un projet de recherche en adéquation avec ce contexte.

Offre d’emploi : https://www.linkedin.com/jobs/view/4082616569/
Équipe de recherche de l’INA : https://www.ina.fr/institut-national-audiovisuel/equipe-recherche

Poste basé à Bry sur Marne, télétravail partiel possible

N’hésitez pas à me contacter pour plus d’informations, les entretiens se feront au fil de l’eau.

   

Contexte

L’Institut National de l’Audiovisuel (INA) est un établissement public à caractère industriel et commercial (EPIC), dont la mission principale consiste à sauvegarder et promouvoir le patrimoine audiovisuel français à travers la vente d’archives et la gestion du dépôt légal. Ce dernier permet aux chercheurs en sciences sociales, notamment dans le cadre de projets de recherche pluri-disciplinaires, de travailler sur les collections de l’INA. À ce titre, l’Institut capte en continu 180 chaînes de télévision et radio et stocke plus de 25 millions d’heures de contenu audiovisuel. L’INA assure également des missions de formation, de production et de recherche scientifique.

Le service de la recherche de l’INA mène depuis plus de 20 ans des travaux de recherche dans le domaine de l’indexation et de la description automatique de ces fonds selon l’ensemble des modalités : textes, sons et images. Le service participe à de nombreux projets collaboratifs de recherche que ce soit dans un cadre national et européen et accueille des stages de Master ainsi que des doctorants en co-encadrement avec des laboratoires nationaux d’excellence.

Type d’emploi : poste d’ingénieur en informatique (H/F 16 mois à temps plein)
Lieu : Nancy, LORIA, équipe Orpailleur (contact : amedeo.napoli@loria.fr)
Niveau et salaire : Ingénieur en informatique (BAC+5, Master ou école d’ingénieur), salaire entre 2349 € brut/mois et 2472 € brut/mois selon expérience.

Missions et activités.
Ingénierie et découverte de connaissances sur le web des données.

Contexte de travail
Le travail se fera dans le cadre du projet Kesaio, au Laboratoire LORIA dans l’équipe Orpailleur (https://orpailleur.loria.fr/), en collaboration avec l’entreprise Airudit, maître d’oeuvre du projet Kesaio (voir https://www.airudit.com/fr-FR/).

Candidature et compétences.
Le candidat doit avoir un Master en informatique ou un diplôme d’ingénieur (BAC+5) en informatique et/ou mathématiques appliquées.
La candidature doit impérativement se faire sur le Portail Emploi du CNRS (https://emploi.cnrs.fr/) et doit comprendre un curriculum vitae récent, une lettre de motivation, deux lettres de recommandation ou deux noms de référents, ainsi qu’un relevé des notes des trois dernières années d’étude (L3, M1 et M2 ou école d’ingénieurs).

Toute demande d’information doit être envoyée à amedeo.napoli@loria.fr

Contexte

Le projet EcoLe (« “S’ECOuter LirE ») vise à l’établissement d’une nouvelle grammaire historique : celle, pionnière, des diverses pratiques de lecture (oralisée, silencieuse et déclamée) qui, en France, ont coexisté et connu une intense période de covariation entre le début du Moyen-Âge central (13 e s.) et la fin de l’Ancien régime (18 e s.). Il se propose d’étudier la manière dont les écrits de cette période ont pu encoder leur mode d’appropriation préférentiel (par l’œil ou par l’oreille). Dans ce contexte nous cherchons à reconstituer la structure et le mode d’organisation des documents de la période pour pouvoir les comparer.

Le poste

Nous recherchons un profil avec une formation  (master et/ou thèse) soit (I) en humanités numériques avec une forte composante technique, soit (II) en Traitement Automatique des Langues/Vision par Ordinateur avec une appétence pour les recherches en SHS et les documents anciens.

Les principales tâches visées concernent l’annotation de la mise en page et de la mise en texte (mise en forme matérielle notamment) des documents du corpus école. Nous cherchons des candidats/candidates répondant à une majorité des critères suivants :

– Compétences en apprentissage automatique (machine learning et deep learning), avec une capacité à appliquer ces techniques à des problématiques d’analyse textuelle.
– Appétence pour les questions de linguistique textuelle et d’humanités numériques.
– Capacité de concevoir et d’exploiter des API diverses.
– Connaissance approfondie des langages de programmation utilisés dans le projet (Python et, si possible, aussi PHP)
– Connaissances en interfaces homme-machine.
– La gestion de Back-office sur les outils/plateformes du projet serait un plus.

D’un point de vue applicatif, les besoins exprimés sont les suivants :

    • L’étiquetage morpho-syntaxique d’un corpus textuel longitudinal en français (13e-18e s.) avec ré-entraînement et adaptation de modèles existants.
    • L’étiquetage des connecteurs logiques et de la ponctuation noire et blanche ; l’identification des chaînes de co-référence.
    • L’extraction et la désambiguïsation d’entités nommées.
    • L’utilisation d’autres applications d’outils de NLP : extraction d’informations et de relations notamment

Modalités de Candidature et Calendrier

– Envoyer CV + notes de Master à : richard.walter@ens.fr, claire.badiou-monferran@sorbonne-nouvelle.fr, gabriella.parussa@sorbonne-universite.fr, gael.lejeune@sorbonne-universite.fr

– Date limite : mercredi 19 juin 2024

– Sélection des dossiers : vendredi 21 juin

– Auditions : fin juin début juillet

– Prise de poste septembre/octobre 2024 à Sorbonne Université (quartier St Michel)