*CDD CEA LIST *
*Apprentissage supervisé pour la classification automatique de texte*


*Sujet *:
Apprentissage supervisé pour la classification automatique de texte

*Type de poste*: CDD 18 mois

*Lieu de travail *: CEA List Nano-Innov, Palaiseau (91)

Au sein du CEA List, le Laboratoire LASTI (Laboratoire Analyse
Sémantique Texte et Image) travaille sur l'analyse de contenus
multimédia. Dans le domaine de l'analyse de texte, nous recherchons
un.e CDD ingénieur.e ou docteur.e pour travailler sur la classification
automatique de texte.

La mission principale du/de la candidat.e sera de développer une
plateforme de classification automatique de texte basée sur des
algorithmes d'apprentissage supervisé. Il/elle participera à la
conception de cette plateforme et sera en charge de la développer. En
particulier les tâches du/de la candidat.e consisteront à :

  - prendre en main et améliorer les outils existants développés au
    sein du laboratoire ;
  - mettre en place une plateforme dans un contexte applicatif
    industriel ;
  - effectuer de la veille technologique et scientifique ;
  - intégrer et/ou développer de nouveaux algorithmes.

Le/la candidat.e sera amené.e à travailler sur tous les aspects du
développement de la plateforme : conception, programmation, packaging
et déploiement. Dans ce contexte, une familiarité avec Linux et l'outil
Docker est un avantage. Par ailleurs, le langage de programmation
principal sera Python.

*Profil recherché : *Niveau Bac+5 ou Doctorat avec des connaissances en
machine learning, deep learning et traitement automatique des langues.

*Compétences techniques (liste informative) :*

  - Languages de programmation : Python, JavaScript, HTML/CSS
  - Librairies et frameworks : scikit-learn, Pytorch, optuna, spaCy,
    FastAPI, ONNX, celery transformers. Une connaissance des librairies
    de manipulation et de visualisation de données est souhaitée
    (pandas, seaborn, matplotlib)
  - Devops : docker, docker-compose, slurm, git
  - Bases de données : MongoDB, Redis, MariaDB

*Rémunération* selon formation.

Les candidat.e.s intéressé.e.s doivent envoyer un email de candidature
avec un CV détaillé et une lettre de motivation (au format PDF) aux
adresses suivantes :  julien.tourille@cea.fr et bianca.vieru@cea.fr