Ingénieur-e en traitement automatique de la langue

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Présentation d'INRAE

INRAE, Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement, est un organisme public de recherche qui réunit 12 000 collaborateurs au sein de 272 unités réparties sur 18 centres en France. Premier organisme mondial spécialisé sur l’ensemble agriculture – alimentation – environnement, INRAE joue un rôle clé pour accompagner les transitions nécessaires face aux grands défis planétaires.

Face à l’augmentation de la population, aux enjeux de sécurité alimentaire, au changement climatique, à la raréfaction des ressources et au déclin de la biodiversité, INRAE s’engage à développer des solutions scientifiques et à accompagner l’évolution des pratiques agricoles, alimentaires et environnementales.

Environnement de travail, missions et activités

L'unité Mathématiques et informatique appliquées du génome à l'environnement (MaIAGE) développe des méthodes mathématiques et informatiques originales de portée générique ou motivées par des questions biologiques. Vous serez affecté-e à l'équipe Bibliome, qui comprend quatre scientifiques et développe des méthodes pour l'extraction d'information et de connaissance structurées à partir de textes. Elle collabore étroitement avec son réseau disciplinaire au niveau local (Université Paris-Saclay), national, européen et international. Elle s'implique dans des partenariats interdisciplinaires avec de nombreuses équipes d'INRAE pour lesquels elle étudie l'adaptation de modèles de langue à une grande diversité de sujets (ex. biodiversité microbienne, épidémiologie et santé des plantes, sélection variétale). Vous collaborerez avec les autres chercheurs de l'équipe et ses partenaires.
Vous contribuerez à la recherche et au développement de l'équipe d'accueil en Traitement automatique de la langue (TAL) pour l'extraction d'information et de connaissance à partir de textes dans les domaines de spécialité d'INRAE. Vous contribuerez à l'adaptation et à l'évaluation des méthodes de l'état de l'art et des méthodes développées par l'équipe pour les objectifs d'acquisition de données et de connaissances. Vous mobiliserez vos compétences spécifiques en modèles de langue, notamment génératifs ou frugaux et votre bonne compréhension des questions finalisées. Vous assurez l'adaptation rapide des méthodes par une ingénierie avancée des pipelines de TAL permettant de répondre aux besoins d'expérimentations et de formulation de nouvelles hypothèses de recherche. Vous serez partie prenante des projets scientifiques, depuis la traduction de la question scientifique finalisée en question de TAL, jusqu'à la valorisation des résultats avec les partenaires.
Dans ce cadre, vos activités se déclineront selon trois dimensions :
1. Adaptation au domaine
-Assurer une veille active sur les méthodes de l'état de l'art (fine-tuning, transfer learning, knowledge injection, prompting)
-Contribuer à la définition des questions de TAL avec les scientifiques des domaines considérés
-Identifier des ressources pertinentes : méthodes, données et ressources sémantiques (lexiques, ontologies, graphes de connaissance).
2. Mise en oeuvre, évaluation et adaptation des méthodes retenues dans des workflows de test
-Mettre au point des protocoles expérimentaux adaptés
-Mettre en oeuvre des workflows de traitement avec la plateforme AlvisNLP (développée dans l'équipe) pour la réalisation des expérimentations
-Adapter l'entraînement des méthodes à l'objectif
3. Contribution à la valorisation des résultats selon le domaine de spécialité
-Contribuer à la conception des corpus documentaires avec les scientifiques du domaine
-Intégrer des méthodes dans des workflows d'entraînement et d'inférence spécialisés, dans un environnement de calcul intensif
-Valoriser les résultats d'analyse en fonction des besoins, par exemple sous forme de graphes de connaissances
-Valoriser des logiciels, données, ressources sémantiques (documentation, distribution, dépôt, mise à jour).
Vous serez intégré-e à des réseaux d'expertise méthodologique (deep learning) et transverses pour partager vos expériences.

La réussite à ce concours vaut qualification informatique. Le poste ouvre droit à une prime informatique en qualité d'analyste ou de chef de projet selon expérience.

Formations et compétences recherchées

Une formation de niveau master en traitement automatique de la langue est préférable.
Des connaissances avérées en exploitation de modèles de langue et d'architectures de deep learning, une expérience dans l'évaluation, le déploiement et l'intégration d'outils seront appréciées.
Savoir-faire
-Adapter des méthodes innovantes à des problématiques interdisciplinaires variées
-Mettre en oeuvre des nouvelles démarches expérimentales de validation d'hypothèses scientifiques dans un contexte scientifique changeant
-Interagir avec de nombreuses équipes sur des sujets pluridisciplinaires divers
-Etre rigoureux-se dans l'implémentation et l'obtention afin de garantir reproductibilité et réutilisabilité
Savoir-être
-Curiosité scientifique et goût pour la veille technologique dans un contexte informatique foisonnant
-Capacité à travailler en équipe
-Rigueur et organisation
-Forte capacité d'adaptation
-Capacité à se former dans un environnement scientifique très évolutif
-Appétence pour l'interdisciplinarité

Votre qualité de vie à INRAE

En rejoignant INRAE, vous bénéficiez :

- de 30 jours de congés + 15 RTT par an (pour un temps plein)
- d'un soutien à la parentalité : CESU garde d'enfants, prestations pour les loisirs ;
- de dispositifs de développement des compétences : formation, conseil en orientation professionnelle ;
- d'un accompagnement social : conseil et écoute, aides et prêts sociaux ;
- de prestations vacances et loisirs : chèque-vacances, hébergements à tarif préférentiel ;
- d'activités sportives et culturelles ;
- d'une restauration collective.

Modalités pour postuler

1. Je télécharge le guide Guide des candidats pdf - 2.31 Mo
2. Je note le numéro du profil IR26-MathNum-1
3. Je postule Espace d'inscription