Ingénieur de Recherche, Apprentissage multi-vues pour la… | Linksium
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Ingénieur de Recherche, Apprentissage multi-vues pour la reconnaissance faciale d’émotions

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Project description

Le Laboratoire d'Informatique de Grenoble (LIG) de l'Université Grenoble Alpes (UGA) est un laboratoire de premier plan qui favorise et promeut la recherche innovante dans divers domaines de l'informatique. L'équipe d'apprentissage automatique du LIG propos un projet dont l'objectif est de développer un chatbot avancé qui intègre l'analyse de signaux audio et vidéo, pour la détection d’émotions, afin d'améliorer ses interactions avec l’utilisateur. Cette initiative a été sélectionnée comme projet novateur par Linksium, la société de transfert de technologie de l'université.

L'objectif est de transformer une idée scientifique étonnante en une startup rentable.  Cette initiative marque un pas important vers l'avenir, car nous visons à terme à fonder une entreprise qui transformera le paysage des ressources humaines

Job description

Description du poste et responsabilités : Le développement du module d'analyse multimodale des émotions qui analysera les données audio et vidéo comporte plusieurs étapes présentées ci-dessous.
Collecte et annotation des données : La première étape consistera à rassembler un ensemble de données diversifiées et bien annotées comprenant des enregistrements audio et vidéo avec les étiquettes d’émotions associées.
Extraction des caractéristiques : Cette étape sera suivie d'une étape d'extraction des caractéristiques pertinentes des données audio et vidéo. Pour l'audio, il s'agit de caractéristiques acoustiques telles que la hauteur, l'intensité et l'énergie. Pour la vidéo, les caractéristiques comprennent les expressions faciales, le langage corporel et l'analyse des mouvements. Nous examinerons le cas où les données vidéo et audio ne peuvent pas correspondre à certains intervalles de temps. Pour ce faire, nous considérons les données qui ne correspondent pas comme des données manquantes que nous couvrirons ou compléterons avec le modèle qui sera développé.

Modèles d'étiquetage et d'entraînement : Cette étape sera suivie d'un pipeline d’entraînement afin d'étiqueter les données audio et vidéo à l'aide d'informations sur les émotions. Pour ce faire, des réseaux neuronaux convolutifs (CNN), des réseaux neuronaux récurrents (RNN) et des transformers seront envisagés sur les données audio et vidéo étiquetées obtenues.
Intégration de l'analyse audio et vidéo : La prédiction finale sera basée sur une combinaison des résultats des modèles d'analyse des émotions audio et vidéo
Évaluation du modèle : Les performances du module d'analyse multimodale des émotions seront évaluées en effectuant des tests approfondis sur différentes entrées audio et vidéo et en mettant en œuvre plusieurs mesures telles que la précision, le rappel et le score F1.
Ajustement et optimisation : La phase d'évaluation permettra d'affiner le modèle et d'ajuster l'architecture, les hyperparamètres et le processus de formation afin d'améliorer les performances et de résoudre les problèmes rencontrés au cours de la phase d'évaluation.
Analyse et déploiement en temps réel : Le modèle sélectionné sera ensuite optimisé afin d'être déployé et d'analyser les sentiments en temps réel conjugué au développement d'un chatbot.

Profile description

Pour ce poste, nous recherchons des ingénieurs ou des chercheurs post-doctoraux hautement qualifiés ayant une expertise dans les domaines du deep-learning et de l'apprentissage profond. Les candidats idéaux doivent posséder une expérience dans divers domaines, y compris, mais sans s'y limiter, les suivants

  • le traitement des données pour le pré-entraînement et la mise au point,,

  • l'optimisation,

  • l’entraînement et l'inférence de modèles de langage profond,

  • expertise dans l'apprentissage multivues,

Qualifications :

  • Ingénierie informatique, ou master en informatique (apprentissage automatique et/ou traitement du langage naturel).

  • Doctorat en IA, en informatique, en science des données ou dans un domaine technique connexe.

  • Maîtrise des cadres d'apprentissage automatique à l'échelle, de la conception à l'impact commercial.

  • Excellentes compétences en matière de résolution de problèmes et d'analyse.

  • L'expérience de l'informatique distribuée et des plateformes cloud est un plus.

  • Solides compétences en matière de communication et de collaboration.

  • Une passion pour rester à jour avec les derniers développements dans le domaine.


Avantages :

  • Le salaire sera adapté en fonction des qualifications et de l'expérience.

  • Possibilité de rejoindre la startup (qui devrait être lancée en 2025) après le programme universitaire.

  • Opportunités de croissance de carrière et de développement professionnel.

  • Environnement de travail collaboratif et innovant.

  • Contribution à des projets et à des recherches ayant un impact dans le domaine du traitement du langage naturel.

  • Relation directe avec l'équipe fondatrice au quotidien.

About Linksium

Linksium, Société d’Accélération du Transfert de Technologies du sillon alpin, accompagne depuis le laboratoire la création de startups deeptech en mobilisant son équipe pluridisciplinaire, ses experts sectoriels, son programme de formations et des leviers de financement. Linksium est aussi co-fondateur des startups accompagnées. Plus de 70 startups ont été co-fondées à ce jour dans les domaines Santé, Numérique, Energie & Environnement, Matériaux et Procédés, Sciences Humaines et Sociales.

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Responsable Commercial Grands Comptes Solution SaaS - IA / Deeptech (F/H)

Vos responsabilités principalesReprendre une partie du pipe existant développé par le CEO.Négocier les contrats et les accords commerciaux.Identifier et cibler de nouvelles opportunités commerciale...

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Ingénieur développement électronique (H/F)

Vous rejoignez une équipe de taille humaine de 3 à 4 personnes composé du CEO et d’experts techniques. Vous participez au développement des prototypes de source TeraHertz pour le marché des Télécom...

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