Senior Staff - Researcher Scientist and Team Lead in Computer Vision (W/M)

🔎 Qui sommes-nous ?

Kyutai est un laboratoire à but non lucratif dédié à la recherche ouverte en intelligence artificielle. Notre équipe se concentre sur des projets à fort impact, à la frontière des connaissances actuelles en IA, et à la formation de jeunes chercheurs et chercheuses, via l’accueil d’étudiant·e·s en stage et la supervision de doctorant·e·s et de post-docs. 

📝 Description du stage :

En tant que stagiaire de recherche, vous ferez partie d’une équipe de chercheurs expérimentés et participerez activement à l'avancée de nos travaux en IA. Vos missions principales seront les suivantes :

1. Définition du sujet de stage : en collaboration avec votre encadrant, vous participerez à la définition d’un sujet de recherche précis en fonction de votre profil, de vos intérêts et des priorités de recherche du laboratoire, sujet qui devra être validé par votre école ou université.

2. Revue de littérature : vous réaliserez une étude approfondie de l'état de l'art sur le sujet choisi. Cela impliquera la lecture d’articles scientifiques, la compréhension des techniques existantes et potentiellement la reproduction de certains résultats expérimentaux.

3. Formulation d'hypothèses : vous analyserez de manière critique l’état de l'art, vous générerez de nouvelles hypothèses et, en lien avec votre encadrant, vous formulerez des hypothèses de recherche claires et testables, en précisant les résultats attendus.

4. Développement de modèles et de méthodes : vous explorerez ensuite de nouveaux modèles ou de nouvelles techniques d’apprentissage, à travers la conception de l'architecture du modèle et de son algorithme d’optimisation, son entraînement avec des jeux de données adaptés (à construire le cas échéant) et, enfin, son évaluation par le calcul de métriques de performance sur des benchmarks existants et sa comparaison à des baselines et des modèles alternatifs. Le développement logiciel et la conduite des expériences seront conduits selon les meilleures pratiques du domaine. 

5. Publication des résultats : le cas échéant, vous contribuerez à la publication des résultats de vos recherches en rédigeant un article ou papier de recherche (et en le soumettant potentiellement à des conférences scientifiques), et à la publication du code sur des plateformes comme GitHub ou Hugging Face.

🎓Profil recherché :

• Étudiant(e) en Master 2 ou en dernière année d'école d'ingénieur ou d’université avec une spécialisation en mathématiques appliquées, informatique et/ou machine learning.

• Solides connaissances en mathématiques et en algorithmique.

• Connaissance des concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique (machine learning) et de l'apprentissage profond (deep learning), concepts idéalement appliqués en vision artificielle,  traitement du signal audio, traitement de la parole ou traitement du langage naturel.

• Expérience dans l'utilisation de frameworks d'apprentissage (PyTorch, Jax ou TensorFlow). 

• Maîtrise d'un langage de programmation, tel que Python, C++, C, Java ou Rust.

• Curiosité intellectuelle, rigueur scientifique et esprit d'équipe.