Ingénieur(e) de recherche NLP (CDI)

Rattaché(e) directement au directeur de recherche pour renforcer l’équipe de R&D spécialisé dans les technologies du Traitement Automatique du Langage Naturel et de la Représentation des Connaissances, nous sommes à la recherche d’un(e) ingénieur(e) de recherche dans ces domaines.

Vous serez aussi en relation avec l’équipe de développement.

  • CDI
  • Mutuelle prise en charge à 100% par l’entreprise.
  • Télétravail partiel possible
  • Montpellier

Missions :

La mission principale pour le ou la candidate est la prise en charge des travaux impliquant des techniques et modèles d’apprentissage (machine learning/deep learning) au sein des projets de Emvista. Dans ce cadre, les missions sont les suivantes :

  • Contribution à la recherche et au développement des briques technologiques déjà existantes chez Emvista (parsing, normalisation, reconnaissance d’entités nommées, analyse d’opinions/émotions, résumé automatique, extraction de mots clés, génération de concepts, agent conversationnel, etc.)
  • Veille et état de l’art dans le domaine du NLP
  • Evaluation des solutions NLP (académiques et industrielles)
  • Encadrements d’étudiants (stagiaires, doctorants, etc.)
  • Publications scientifiques (articles dans des conférences et journaux nationaux et internationaux, participation à des workshops, etc.)
  • Vulgarisation de la recherche (articles journalistiques, réseaux sociaux, etc.)

En particulier, Emvista est coordinatrice d’un projet de recherche collaboratif intitulé POPCORN “Peuplement OPérationnel de bases de COnnaissances et Réseaux Neuronaux”. Ce projet subventionné par l’Agence de l’Innovation et de Défense (AID) implique trois partenaires : Emvista, Airbus Defense and Space et le Laboratoire d’Informatique de Grenoble (équipe GETALP). Le projet POPCORN aborde le problème de l’enrichissement semi-automatisé d’une base de connaissance via l’analyse automatique de textes. Le projet se focalise sur les trois axes de recherches suivants :

  • Génération de données synthétiques textuelles à partir de textes de référence ;
  • La reconnaissance des entités d’intérêt, des attributs associés et des relations entre les entités.
  • La désambiguisation sémantique des entités (en cas d’homonymie par exemple)

POPCORN mobilisera plusieurs personnes de l’équipe R&D de Emvista dont vous qui aurez pour mission de prendre en charge les travaux impliquant du machine learning/deep learning appliqué au texte en collaboration avec les partenaires. La personne retenue sera pleinement investie dans POPCORN durant les 3 premières années qui correspondent à la durée du projet, à compter du 3 janvier 2022. Les résultats issus des recherches menées sur le projet POPCORN seront intégrés dans les solutions commercialisées de Emvista, dont Prevyo. Il s’agira notamment de structurer l’information contenue dans les e-mails (noms de projets, activités, clients, …) en vue de peupler une base d’un outil de management de relations clients (CRM).

Profil & Attitude :

  • Très bonne connaissance des algorithmes de machine learning pour le traitement automatique du langage naturel
  • Maîtrise des modèles de langue récents, en particulier pour le français (BERT, FlauBERT, CamemBERT, …)
  • Doctorat ou diplôme d’ingénieur avec spécialisation dans le Traitement Automatique du Langage Naturel
  • Maîtrise des techniques et méthodologies de recherche
  • Connaissance des nouvelles technologies NLP, des approches statistiques applicables au NLP
  • Très bonne expression écrite en français (idéalement en anglais également)
  • Être pédagogue
  • De bonnes connaissances en Java, maîtrise de Python ainsi que des frameworks ML/DL (PyTorch, TensorFlow, Scikit-Learn …)

 

Déroulement des entretiens

Premier entretien

Nous vous présenterons la société, l’équipe et nos attentes sur le poste. Ce sera aussi, bien sûr, l’occasion de discuter de votre parcours et d’évaluer vos attentes, vos motivations et vos souhaits d’évolution.

Entretien technique

Nous validerons vos compétences techniques, fonctionnelles ou managériales. Nous pourrons discuter ensemble d’une code review ou d’un code que vous avez écrit et que vous souhaitez nous présenter.

Dernier entretien

Nous répondrons aux dernières questions qui restent en suspens. Vous rencontrerez les membres de la direction pour concrétiser notre collaboration.