Durée, démarrage
D'une durée de 6 mois, le stage se déroulera dans les locaux du centre
R&D à Montpellier.
Démarrage dès que possible.

Présentation de l'entreprise
Société du Groupe CNIM, Bertin IT est un éditeur et intégrateur de
solutions logicielles pour la cyber sécurité, la cyber-intelligence, la
veille stratégique et le traitement automatique de la parole. Sa marque
AMI, leader dans l'édition de logiciels d'acquisition, de gestion et de
traitement de l'information texte issue du Web, offre des solutions de
veille stratégique et d'intelligence compétitive. En particulier, notre
solution, AMI Enterprise Intelligence, permet aux entreprises
d'exploiter le Big Data afin d'anticiper les évolutions de leur
environnement concurrentiel et technologique et d'identifier de
nouvelles perspectives de développement.

Description du stage
Dans le cadre de notre solution AMIEI (AMI Enterprise Intelligence),
nous proposons des outils avancés d'analyse de texte en vue de faciliter
aux veilleurs et analystes l'exploitation et la navigation dans
l'importante masse de documents collectés à l'issue du processus de
veille. Divers traitements sont proposés tels que l'extraction des
principales thématiques, l'identification des entités nommées ainsi que
les concepts clés apparaissant dans les documents.

Votre mission principale sera de développer un module d'extraction
d'événements de type « rachat d'entreprise ». Ce choix découle de
l'intérêt de nos clients d'étudier la présence d'un tel événement dans
différents médias afin d'avoir une vision générale de leur marché et de
maintenir automatiquement à jours leur base de connaissance sur les
différents acteurs de ce marché.

Ce module d'extraction se basera sur un corpus de textes issus de
différents médias référents à la notion de rachat (à construire), sur
l'utilisation de FrameNet pour la définition des arguments de
l'événement «rachat» dans les médias analysés, et une approche hybride
pour l'extraction des événements. Cette approches hybride consistera à
voir quel serait le meilleur algorithme d'apprentissage pouvant prendre
en compte les relations de dépendances syntaxiques existant entre les
différents arguments d'un événement. La langue cible est l'anglais.


Mots clés : TALN, Deep learning, Réseaux de neurones, Extraction
d'événement, rôles thématiques, extraction d'informations

Profil souhaité
Vous êtes actuellement en dernière année d'école d'Ingénieur (ou cursus
universitaire en mathématiques appliquées, statistiques ou data science,
linguistique informatique). Vous avez une appétence pour le traitement
du langage naturel et les méthodes d'apprentissage. Une bonne
connaissance d'au moins un langage de script tel que R, Python ou autre
est indispensable ainsi qu'une bonne connaissance d'outils de NLP tel
que Standford parser et librairie de deep learning telle que Torch ou
Tensorflow. Vous êtes également reconnu(e) pour votre rigueur et votre
dynamisme.

Vous êtes enthousiaste à l'idée de contribuer au développement de notre
activité, rejoignez-nous !
Si vous êtes intéressé(e) merci d'envoyer votre Cv et lettre de
motivation à : sabrina.pagel@bertin.fr et frederique.segond@bertin.fr