Pause
Lecture
Moteur de recherche d'offres d'emploi CEA

Ingénieur(e)-chercheur(se) en machine learning pour les signaux sonores H/F


Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

Le Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA) est un organisme public de recherche.

Acteur majeur de la recherche, du développement et de l'innovation, le CEA intervient dans le cadre de ses quatre missions :
. la défense et la sécurité
. l'énergie nucléaire (fission et fusion)
. la recherche technologique pour l'industrie
. la recherche fondamentale (sciences de la matière et sciences de la vie).

Avec ses 16000 salariés -techniciens, ingénieurs, chercheurs, et personnel en soutien à la recherche- le CEA participe à de nombreux projets de collaboration aux côtés de ses partenaires académiques et industriels.  

Référence

2022-22892  

Description de la Direction

Au sein de CEA Tech qui est le pôle « recherche technologique » de l'organisme, l'Institut LIST dédie ses activités aux systèmes numériques intelligents avec des programmes de R&D dans le manufacturing avancé, les systèmes embarqués, et l'intelligence ambiante. Nous accompagnons nos partenaires dans les domaines des transports, de l'industrie, de l'énergie, de la santé, de la sécurité et de la défense, pour transférer les technologies issues de l'innovation et pour améliorer leur compétitivité.

Description de l'unité

Au sein du List, les équipes du Service d'Intelligence des Données (SID) réunissent 50 ingénieurs & chercheurs, répartis au sein de trois laboratoires. Nous travaillons au développement et au transfert industriel de technologies de pointe en IA. À ce titre, les données amenées à être traitées sont essentiellement des séries temporelles issues de capteurs (c.à.d. des mesures physiques : signaux électriques, vibratoires ou acoustiques par exemple) et des séquences d'événements produits par des équipements informatiques ou industriels (par exemple des logs systèmes ou des traces numériques issues d'activités humaines).
Le laboratoire Intelligence Artificielle et Apprentissage Automatique, au SID, s'intéresse à la mise en œuvre d'IA dans des domaines d'application variés (transport, santé, sécurité, etc.).
Nos équipes développent de nouvelles solutions technologiques, destinées à résoudre des problèmes applicatifs concrets, à travers de nombreux projets de recherche, internes ou collaboratifs, aux côtés d'autres grands acteurs académiques et d'industriels. Les briques algorithmiques les plus prometteuses issues de ces travaux de recherche sont généralement brevetées et diffusées via des publications scientifiques. Afin de les valoriser auprès de nos collègues CEA et de partenaires industriels et académiques, et ainsi de leur assurer un réel impact applicatif, un travail important est mené pour transformer ces algorithmes en applications logicielles aisément exploitables.

Description du poste

Domaine

Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Contrat

CDD

Intitulé de l'offre

Ingénieur(e)-chercheur(se) en machine learning pour les signaux sonores H/F

Statut du poste

Cadre

Durée du contrat (en mois)

36

Description de l'offre

Le laboratoire Intelligence Artificielle et Apprentissage Automatique recherche un(e) ingénieur(e)-chercheur(se) en machine learning pour les signaux sonores, dans le cadre d'un projet lié au domaine de la sécurité et consacré à l’application de techniques de machine learning pour le traitement de signaux sonores.

Ces activités incluent la détection d’événements acoustiques (AED) et l’analyse et la surveillance de scènes audio.

Vous aurez pour missions :

- D'identifier et de préparer des jeux de données à partir de sources publiques.

- De mettre en place la chaîne d’acquisition de signaux sonores et la chaîne de traitement associée dans le but d’acquérir de nouvelles données ou de réaliser des démonstrations dans le cadre de projets européens.

- De réaliser l’apprentissage et l’inférence de réseaux de neurones pour le traitement de données audio en prenant en compte les contraintes telles que la robustesse visée en environnement ouvert (intérieur et extérieur), la taille maximale des réseaux de neurones ou encore la latence tolérée.

- De prendre en considération les avancées récentes du domaine par exemple dans le domaine de l’apprentissage faiblement supervisé, frugal, auto-supervisé, wav2vec2.

- De proposer et d'implémenter des approches d’augmentation de données pour le domaine des signaux sonores.

- De valider les approches proposées à partir de données réelles, dans des contextes expérimentaux réalistes.

 

#CEA-List ; #CDD ; #Engineer ; #Research Engineer ; #Apprentissage automatique ; #Audible Signal ; #Acoustic ; #IALIST

Profil du candidat

Vous disposez des prérequis essentiels suivants :

·       Doctorat en traitement du signal, informatique ou STEM avec une composante en apprentissage automatique.

·       Compétences en Python et connaissance d'un langage de programmation de bas niveau, par exemple, C ou C++.

·       Connaissances étendues dans le domaine de l'apprentissage automatique et solides connaissances des réseaux de neurones et des frameworks associés (pytorch, tensorflow, keras).

·       Expérience avec les signaux audio. Bonne maîtrise des méthodes et outils de traitement du signal audio.

·       Expérience de travail avec des données du monde réel.

·       Capacité de comprendre et de prototyper rapidement des résultats de recherche.

 

Votre candidature présente un vrai plus, si vous avez les compétences complémentaires suivantes :

·       Expérience en détection d'événements audio ; une formation dans des domaines proches comme le traitement/reconnaissance de la parole ou le traitement de la musique est également la bienvenue.

·       Expérience avec des bibliothèques comme scipy, librosa ou torch audio augmentation.

·       Connaissance des sources de données audio publiques et des bases de données.

·       Des points bonus pour la participation à des benchmarks publics comme les challenges DCASE (https://dcase.community/) ou des initiatives similaires comme hear challenge (https://neuralaudio.ai/hear2021-results.html)

·       Publications dans des conférences comme ICASSP ou Interspeech.

·       Connaissance de git, des tests unitaires et du CI/CD.

 
Vous pouvez déposer votre candidature directement sur le site emploi du CEA ou envoyer une lettre de motivation et un CV détaillé à cedric.gouy-pailler@cea.fr et jerome.gauthier@cea.fr.

 

Ce poste en CDD (18 mois avec possibilité d'extension de 18 mois) se situe à Saclay (91).

Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l’intégration de personnes en situation de handicap, cet emploi est ouvert à tous et toutes. 

Localisation du poste

Site

Saclay

Localisation du poste

France, Ile-de-France, Essonne (91)

Ville

Saclay - Palaiseau

Critères candidat

Formation recommandée

Bac + 8

Demandeur

Disponibilité du poste

01/11/2022