# Contexte

L'équipe de recherche ENP-China recherche un ingénieur en TAL. Le
projet ERC ENP-China (https://www.enpchina.eu) est un projet de
recherche en "Humanités Numériques" qui vise à étudier la mutation des
élites en Chine entre le 19ème et le 20ème siècle sur la base d'une
grande quantité de données, en particulier textuelles, en chinois et en
anglais de cette période. L'identification automatique des individus et
des organisations/institutions mentionnées dans les textes
historiques -- notamment dans la presse -- est essentielle pour traiter
le volume de données disponibles.
Différents modèles de reconnaissance d'entités nommées ont déjà été
adaptés au sein de notre équipe et sont activement utilisés sur nos
données. Cependant, cette approche ne permet pas l'identification
précise des entités extraites.

Le travail de l'ingénieur recruté portera sur le développement d'un
système de liage d'entités nommées permettant de relier les entités
nommées trouvées dans les textes historiques avec différentes bases de
connaissances : MCDB (https://bookdown.enpchina.eu/mcbd_usermanual/),
Wikidata, Baidu Baike... En outre, il sera également nécessaire de lier
(avec un identifiant unique) les entrées dans différentes bases de
connaissances sur les mêmes personnes ou organisations.
Par ailleurs, d'autres tâches NLP seront mises en oeuvre, telles que la
re-segmentation et/ou la classification des articles de la presse
anglaise et chinoise.

# Le poste

-   Contrat : CDD à temps plein de 6 mois (pouvant être prolongé)
-   Date de début : Dès que possible
-   Salaire brut : 3100¤ par mois
-   Lieu : Aix-en-Provence

L'employeur est Protisvalor / Aix-Marseille Université

# Missions

-   Mettre en place un système de liage d'entités nommées adapté à nos
    bases de données et de connaissances.
-   Intégrer ce système à notre infrastructure existante (en
    collaboration avec les autres membres de l'équipe).
-   Mettre en place un système de segmentation d'articles adapté aux
    besoins et aux données des historiens.
-   Aider et conseiller les historiens de l'équipe afin de résoudre les
    problèmes où le NLP pourrait être une solution.

# Qualifications et exigences

-   Avoir un master/diplôme d'ingénieur en TAL ou en Apprentissage
    Automatique.
-   Bonnes compétences en Python et bonne connaissance des
    bibliothèques NLP/ML couramment utilisées (PyTorch et/ou
    Tensorflow, SpaCy, Transformers, ...).
-   Une bonne maîtrise de Linux est requise.
-   Une bonne maîtrise de l'anglais est requise. Le français et le
    chinois ne sont pas requis.
-   Capacité à s'organiser efficacement et à travailler dans une équipe
    orientée vers l'internationale.

# Candidature

Envoyez CV et lettre de motivation par courriel à
christian.henriot@univ-amu.fr et jeremy.auguste@univ-amu.fr