Freelance - Machine Learning – Speech & Systèmes Embarqués - Freelance

Taux journalier (TJM): 370 Contexte du poste

Dans le cadre du développement et de l’optimisation de notre chaîne Speech-To-Speech, nous renforçons notre équipe R&D avec un·e Ingénieur·e Machine Learning spécialisé·e en traitement de la parole et systèmes embarqués.
Vous interviendrez sur la conception, l’intégration et l’évaluation d’algorithmes de reconnaissance vocale (Speech-To-Text) et de front-end attention audio, dans des environnements contraints (embedded).

Missions principales

• Concevoir, développer et évaluer des algorithmes de Speech-To-Text adaptés aux systèmes embarqués
• Développer des algorithmes de front-end attention audio permettant de focaliser sur la voix de l’utilisateur et de filtrer les sources sonores parasites
• Intégrer et optimiser des modèles de machine learning / deep learning pour des plateformes embarquées (latence, mémoire, consommation)
• Évaluer les performances des modèles (précision, robustesse, temps réel) dans des conditions réelles
• Participer à l’amélioration continue de la pipeline Speech-To-Speech
• Collaborer avec les équipes logiciel, embarqué et produit pour assurer une intégration efficace
• Documenter les développements et contribuer aux revues de code

Compétences techniques requises

• Machine Learning & Deep Learning
• Solides bases en machine learning et deep learning
• Expérience pratique avec PyTorch, TensorFlow, TensorFlow Lite, ONN
• Connaissance des problématiques d’optimisation de modèles (quantization, pruning, compression)

Speech & Audio

• Connaissances en traitement du signal audio
• Expérience ou fort intérêt pour les technologies Speech-To-Text et front-end audio
• Compréhension des contraintes temps réel et bruit ambiant

Systèmes & Environnements

• Bonne connaissance des systèmes embarqués
• Aisance avec Linux comme environnement de développement (ligne de commande, scripting)
• Utilisation quotidienne de Git et d’outils de gestion de projet type Jira

Compétences transverses

• Capacité d’analyse et de résolution de problèmes complexes
• Autonomie et rigueur scientifique
• Goût pour l’expérimentation et l’évaluation de solutions techniques
• Bon esprit d’équipe et capacité à travailler en environnement multidisciplinaire

Formation & expérience
Diplôme d’ingénieur ou Master (Bac+5) en informatique, IA, traitement du signal ou domaine équivalent
Une première expérience en machine learning appliqué, speech processing ou embarqué est un plus
Le poste est ouvert à des profils junior à senior selon l’expérience

Technologies & méthodes (How we do it)

• Intégration, optimisation et évaluation d’algorithmes ML / DL pour systèmes embarqués
• Approche orientée performance, robustesse et usage réel
• Développement collaboratif, tests continus et itérations rapides