Data Scientist Senior

Degetel; Paris; Sur place; EUR 50 000 - 70 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise technologique innovante recherche un(e) Data Scientist pour travailler sur l’analyse automatique de contenus audio et textuels. Les missions incluent le développement de modèles de Machine Learning, en lien avec les équipes produit et techniques. Idéalement, vous avez au moins 4 ans d'expérience en data science, surtout en audio, et une forte curiosité scientifique. La capacité de travailler en équipe et d'autonomie sont cruciaux. Ce poste offre une occasion unique de contribuer à des projets stimulants.

Qualifications

• Au moins 4 ans d'expérience en data science, préférence pour l'audio.
• Motivation et curiosité scientifique essentielles.
• Capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire.

Responsabilités

• Concevoir et développer des modèles de Machine Learning pour l’analyse de contenus audio.
• Travailler sur des projets d'extraction de métadonnées musicales.
• Assurer une veille scientifique sur les technologies audio et NLP.

Connaissances

Machine Learning / Deep Learning

Traitement du signal audio

Python et écosystème data

NLP

MLOps

Outils

NumPy

PyTorch

TensorFlow

scikit-learn

GitLab CI

Kubernetes

Description du poste

Le/la Data Scientist interviendra sur des projets autour de l’analyse automatique de contenus audio (en axe majeur) et textuels (en axe secondaire), en lien étroit avec les équipes produit, éditoriales et techniques.

Missions principales

• Concevoir et développer des modèles de Machine Learning / Deep Learning pour l’analyse de contenus audio et textuels.
• Travailler sur des projets tels que :
• Extraction automatique de métadonnées musicales
• Détection de fakes audio et contenus synthétiques pour aider les journalistes, et au delà contribuer à la fiabilité de l'information d'un média public
• Extraction de métadonnées à partir des podcasts ou contenus vidéo, comme les émotions, les jingles, le repérage des parties musicales, etc.
• Réaliser l’exploration, l’annotation et la structuration de jeux de données audio et texte.
• Prototyper, entraîner et évaluer des modèles (POC, benchmarks, analyses comparatives).
• Assurer une veille scientifique et technologique (audio ML, speech, NLP).
• Documenter et présenter nos travaux en interne et à l’extérieur.

Compétences techniques clés

• Traitement du signal audio : features acoustiques, spectrogrammes, embeddings audio
• Machine Learning / Deep Learning : CNN, RNN, Transformers, auto-encodeurs
• Speech & Audio ML : classification audio, speech emotion recognition, audio tagging
• MLOps : automatisation d’un pipeline de production de données
• Python et écosystème data (NumPy, PyTorch / TensorFlow, scikit-learn)
• Expérience avec des datasets audio de grande taille et des problématiques bruit / qualité

Atouts appréciés

• NLP : modèles de langage, classification de texte, embeddings, Transformers (BERT, Whisper, etc.)
• MLOps : GitLab CI, Kubernetes, versioning des modèles
• Expérience en recherche appliquée ou projets R&D
• Connaissance des problématiques médias, musique ou radio
• Sensibilité aux enjeux éthiques (IA générative, deepfakes, biais)
• Capacité à vulgariser et présenter des résultats à des publics non techniques
• Intérêt pour la qualité du code (code review, bonnes pratiques de développement)

Qualités attendues

• Curiosité scientifique et esprit d’innovation
• Autonomie et rigueur méthodologique
• Goût pour le travail collaboratif et pluridisciplinaire
• Intérêt marqué pour les contenus audio et culturels

L’équipe de R&D à la direction du numérique ne prend pas en charge l’industrialisation des algorithmes qu’elle conçoit.

Aspects primordiaux

• Nous cherchons une personne motivée, curieuse, autonome et bonne communicante pour être à l'aise sur des travaux exploratoires dans une équipe de R&D
• La personne doit avoir au moins 4 ans d'expérience en data science, avec une partie importante en audio. Nous préférerons cependant la motivation à la séniorité
• Nous privilégions la qualité de l’équipe et du collectif. Le savoir être et l’adaptabilité constitueront un critère essentiel