Le poste Mission â Data Scientist Senior Audio (R&D)
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Au sein dâune Ă©quipe R&D pluridisciplinaire, vous interviendrez sur des projets innovants autour de :
lâanalyse automatique de contenus audio (axe principal),
lâanalyse de contenus textuels (axe secondaire)
Concevoir et dĂ©velopper des modĂšles de Machine Learning / Deep Learning appliquĂ©s Ă lâaudio et au texte.
Contribuer Ă des projets tels que :
lâextraction automatique de mĂ©tadonnĂ©es musicales,
la dĂ©tection de fakes audio et de contenus synthĂ©tiques, au service de la fiabilitĂ© de lâinformation,
lâextraction de mĂ©tadonnĂ©es Ă partir de podcasts ou contenus vidĂ©o (Ă©motions, jingles, repĂ©rage des sĂ©quences musicales, etc.).
Explorer, annoter et structurer des jeux de données audio et textuels.
Prototyper, entraßner et évaluer des modÚles (POC, benchmarks, comparaisons).
Assurer une veille scientifique et technologique (audio ML, speech, NLP).
Documenter et prĂ©senter les travaux en interne et, ponctuellement, Ă lâextĂ©rieur.
Profil recherché
Traitement du signal audio : features acoustiques, spectrogrammes, embeddings audio
Machine Learning / Deep Learning : CNN, RNN, Transformers, auto-encodeurs
Speech & Audio ML : classification audio, audio tagging, reconnaissance des émotions
MLOps : automatisation de pipelines de données
Python & écosystÚme data : NumPy, PyTorch / TensorFlow, scikit-learn
Expérience avec des datasets audio volumineux et des problématiques de bruit / qualité
NLP : modĂšles de langage, embeddings, Transformers (BERT, Whisper, etc.)
MLOps : GitLab CI, Kubernetes, versioning des modĂšles
Expérience en recherche appliquée ou projets R&D
Connaissance des univers médias, musique ou radio
Sensibilité aux enjeux éthiques (IA générative, deepfakes, biais)
Capacité à vulgariser et présenter des résultats à des publics non techniques
IntĂ©rĂȘt pour la qualitĂ© du code et les bonnes pratiques
CuriositĂ© scientifique et esprit dâinnovation
Autonomie et rigueur méthodologique
Goût du travail collaboratif et pluridisciplinaire
IntĂ©rĂȘt marquĂ© pour les contenus audio et culturels
Environnement de travail
LâĂ©quipe R&D est composĂ©e de 5 personnes (PO/expert data, 3 data scientists, 1 alternant·e).
Elle se concentre sur la recherche et le prototypage et ne prend pas en charge lâindustrialisation des algorithmes.
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