Ingénieur Chercheur en traitement automatique du langage naturel H/F
Stage FRANCE Conception / Génie civil / Génie industriel
Description de l'offre
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
2020-13109Description du poste
Domaine
Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat
CDI
Description de l'offre
Au sein du laboratoire Analyse Sémantique Texte et Image, vos missions consisteront à concevoir et à développer des technologies de traitement automatique du langage naturel.
Sous la responsabilité d'un chef de projet, vous aurez la charge de :
- accompagner la réflexion technique dans la phase de définition,
- assurer la veille scientifique et technologique dans les domaines
concernés,
- concevoir et implémenter des algorithmes de TAL ou adapter des
algorithmes existants,
- valider les performances des algorithmes (précision, robustesse et
vitesse d'exécution),
- contribuer à la dissémination scientifique des méthodes développées.
Profil recherché
Profil du candidat
Vous êtes Docteur en traitement traitement automatique du langage naturel, ou ingénieur avec expérience équivalente.
Une expérience est souhaitée dans un ou plusieurs des domaines du TALN suivants :
- Classification de texte, extraction d'information, constitution de
ressources, text mining, traduction automatique,
- Vous avez également des compétences en apprentissage statistique, méthodes de Deep Learning
- Vous avez une bonne connaissance des langages de programmation: C++, Python.
- Vous maîtrisez les frameworks de Deep Learning : Tensorflow, Caffe.
- Autonomie, goût du challenge, sens du travail en équipe sont des
qualités appréciées