Ingénieur R&D Lead Développeur IA Multimodale (H/F)

Le projet STREAMédia (Système de reconnaissance et de caractérisation des genres éditoriaux des vidéos d'analyse de l'actualité médiatique et politique), financé par l'ANR et coordonné par le laboratoire Carism réunit des équipes pluridisciplinaires en Sciences Humaines et Sociales (Carism, Cerlis, Irméccen) et en Sciences du Numérique (EFREI, ICube, INA, IDHN).

Le projet étudie le phénomène d'« informalisation » du discours politique à travers le traitement automatisé de très larges corpus audiovisuels issus de la télévision et de la plateforme YouTube.

Au sein de l'Institut de Data & Humanités Numériques (IDHN), le/la titulaire du poste travaillera sous un contrat d'ingénieur de recherche de 18 mois. Ce positionnement temporel est stratégique : l'ingénieur/e intervient au milieu du projet pour rassembler et structurer les premiers modèles développés par les doctorants du consortium (EFREI et ICube), déployer le socle logiciel modulaire et poser une architecture pérenne qui permettra aux équipes d'actualiser leurs algorithmes tout au long de la fin du projet.
Descriptif du service

Description des activités de (IDHN) :
L'Institut de Data & Humanités Numériques (IDHN) est une structure de recherche et d'ingénierie située à la frontière des Sciences du Numérique (Intelligence Artificielle, Traitement Automatique des Langues, Data Science) et des Sciences Humaines et Sociales (SHS)

Description du poste
Concevoir l'architecture technique générale de la librairie logicielle Open Source STREAMédia
Développer et intégrer le socle logiciel de la librairie (version 1), en assemblant les briques algorithmiques de segmentation, de classification des genres éditoriaux et de caractérisation des formes d'informalisation.
Développer et déployer des agents IA (Multi-LLM) exécutés en local pour caractériser les registres de langage et la subjectivité à partir des transcriptions textuelles.
Assurer l'interopérabilité technique entre la librairie STREAMédia et la plateforme web d'annotation collaborative Ground Control développée par l'INA.
Garantir la pérennité, la conteneurisation, la documentation et la publication Open Source de l'ensemble des modules logiciels selon les principes FAIR et sous des licences adaptées (LGPL / ODbL)
Spécification et conception architecturale : Rédiger les spécifications techniques et concevoir l'architecture modulaire de la librairie en coordination avec l'INA et l'EFREI.

Développement et intégration logicielle :
Mettre en œuvre les algorithmes de séquençage vidéo de l'IDHN.
Implémenter et déployer l'architecture multi-LLM locale pour l'analyse de la subjectivité.
Intégrer dans un cadre unifié les modèles deep learning multimodaux créés par les doctorants (classification des genres par l'EFREI, détection de l'humour/émotions par ICube).
Gestion de l'interopérabilité : Configurer les API et formats de données assurant les échanges bidirectionnels avec l'application Ground Control de l'INA pour la visualisation et la correction des annotations IA.
Tests, benchmark et optimisation : Participer avec l'INA à la validation des performances des modules sur le sous-corpus d'évaluation SCQ.
Documentation, packaging et transfert :
Rédiger la documentation technique et scientifique complète du code.
Assurer la conteneurisation des composants (standards ONNX et Hugging Face).
Organiser des sessions de démonstration et de formation à destination de la communauté scientifique via le Lab de l'INA

Connaissances théoriques et techniques :
Architecture logicielle : Principes de conception modulaire, API REST/gRPC, conteneurisation et déploiement logiciel.
Intelligence Artificielle & Traitement de données : Modèles de langage (LLM/Multi-LLM), architectures Transformers, apprentissage profond multimodal (texte, audio, vidéo).
Sciences Ouvertes & Standards : Maîtrise