Localisation: Paris / Possibilité de travail à distance partiel
Type de contrat: Poste permanent à temps plein (CDI)
Date de début: Dès que possible

Nous recherchons un chercheur expérimenté en analyse de la parole médicale pour rejoindre notre équipe à Paris et contribuer à faire progresser les technologies vocales qui sauvent des vies.

A propos de  e-sensia

Au e-sensiaNous développons une technologie d'assistance médicale de pointe basée sur l'analyse de la voix.
Notre mission : sauver des vies en permettant une détection plus rapide et plus précise des urgences médicales grâce à l'intelligence artificielle.

Notre solution est déjà utilisée par les principaux organismes d'intervention d'urgence pour analyser les appels en temps réel.
Il est alimenté par un pipeline unique de traitement de la parole, enrichi de millions d'appels d'urgence réels et de données médicales associées.

Responsabilités

En tant que chercheur en IA dans le domaine de l'analyse de la parole médicale, vous jouerez un rôle clé dans l'avancement des capacités scientifiques de notre produit en concevant et en développant des modèles innovants, notamment :

• Ajustement des modèles de langage audio de grande taille (Chuchotement, Wav2Vec, EnCodecetc.)
• Traitement de la parole brute ou du spectrogramme, éventuellement combiné à la vidéo pour les approches multimodales
• Détection automatique des événements critiques (irrégularités respiratoires, détresse, états émotionnels, silence)
• Reconnaissance des motifs vocaux subtils associés à des conditions médicales
• Collaboration étroite avec les cliniciens pour valider les modèles d'IA dans des scénarios d'urgence réels
• Contribuer à la stratégie scientifique de l'entreprise
• Participation à des publications scientifiques, à des dépôts de brevets ou à des projets de recherche européens en collaboration

Profil

• Doctorat ou expérience équivalente en IA, traitement du signal ou apprentissage profond pour l'audio/vidéo.
• Capacité avérée à lancer et diriger des projets de recherche
• Forte expertise en matière de cadres d'apprentissage profond (deep learning)y compris :
  - PyTorch pour une modélisation fine et des flux de travail expérimentaux
  - Transformateurs à visage embrassant pour le déploiement et l'adaptation rapides de modèles pré-entraînés (Wav2Vec2, Whisper, Hubert, etc.)
  - TensorFlow/Keras ou JAX/Flax en tant qu'outils complémentaires pour le prototypage et l'évaluation des performances
• Compréhension approfondie des architectures neuronales modernes pour l'audio et la vidéoy compris :
  - Modèles auto-supervisés : Wav2Vec 2.0, HuBERT, Whisper, EnCodec, AudioMAE
  - Architectures CNN et RNN pour la modélisation de longues séries temporelles
  - Modèles audio basés sur des transformateurs (AST, conformateurs, SpeechTransformer)
  - Les techniques de fusion multimodale (audio + vidéo) sont un atout majeur.
• Expérience pratique du traitement des signaux audio brutsy compris :
  - Extraction des caractéristiques : MFCC, spectrogrammes log-Mel, hauteur, formants, etc.
  - Augmentation des données : SpecAugment, injection de bruit, perturbation de la longueur du conduit vocal
  - Analyse temporelle/fréquence : FFT, STFT, CQT
  - (Bonus) Analyse vidéo synchronisée (par exemple, lecture labiale, reconnaissance des émotions)
• Possibilité d'optimiser les modèles pour un déploiement en temps réely compris :
  - Quantification, élagage, distillation des connaissances
  - Déploiement dans des environnements GPU à l'aide d'ONNX, TorchScript ou Triton
• Intérêt marqué pour les soins de santé et les technologies à impact social
• Anglais professionnel exigé ; français parlé apprécié

Pourquoi nous rejoindre ?

• A un environnement axé sur la mission où chaque algorithme peut contribuer à sauver des vies
• A startup deeptech soutenu par des acteurs majeurs de la santé et de l'innovation
• A scientifiquement rigoureuse et favorable culture du travail
• A une équipe passionnée et pluridisciplinaire travailler sur l'impact dans le monde réel

Comment postuler

Veuillez envoyer votre CV, un bref message de motivation et, si possible, un exemple de projet ou de publication pertinent à l'adresse suivante :
job@e-sensia.com