Enseignante-Chercheuse ou Enseignant-Chercheur en Modèles Multimodaux d'IA Génératives pour l'Audio - CDI H/F 91 - Palaiseau
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Offre n° 6583757
Enseignante-Chercheuse ou Enseignant-Chercheur en Modèles Multimodaux d'IA Génératives pour l'Audio - CDI H/F
91 - Palaiseau - Localiser avec Mappy
Actualisé le 13 janvier 2026
POSTE : Enseignante-Chercheuse ou Enseignant-Chercheur en Modèles Multimodaux d'IA Génératives pour l'Audio - CDI H/F DESCRIPTION : Nous recherchons une enseignante-chercheuse ou un enseignant-chercheur en modèles multimodaux d'IA génératives pour l'audio. Vous rejoindrez le groupe de recherche ADASP/Audio au sein de l'équipe Signal, Statistic and Learning (S2A). Contexte scientifique : Le nombre de défis méthodologiques soulevés par l'application des approches de type IA générative au domaine de l'audio (parole, musique, sons environnementaux) est considérable. Si les avancées des dernières années se sont largement appuyées sur des modèles de reconnaissance de formes et sur des techniques d'optimisation pour passer à l'échelle, l'émergence des modèles génératifs - qu'ils soient basés sur les modèles de diffusion (score/flow matching) ou les approches auto-régressives - ouvre aujourd'hui de nouvelles perspectives, tout en posant des questions scientifiques fondamentales. L'extrême complexité et diversité des données audio (parole multilingue, signaux musicaux riches et variés, environnements sonores complexes, données biaisées ou bruitées) combinées aux exigences croissantes de ces applications (interprétabilité, fiabilité, robustesse, équité, génération en temps quasi-réel, contrôle du style ou du contenu généré, etc.) nécessitent de repenser les cadres méthodologiques et théoriques. Ces enjeux prennent une dimension supplémentaire avec le développement de la génération multimodale, où l'audio est produit à partir de modalités hétérogènes (e.g. texte vers audio, image vers audio, voire vidéo vers audio), sensorielles (brain to audio) ou issues de capteurs biologiques (sudation, ECG,..). Ces scénarios soulèvent de nouveaux verrous scientifiques, tant sur le plan de la modélisation (alignement inter-modal, représentation conjointe, contrôle de la génération) que sur celui des usages (qualité perceptive, cohérence sémiotique, acceptabilité). Vos missions principales seront de : - Participer à la conception et la mise en oeuvre d'enseignements dans votre domaine scientifique - Conduire des recherches dans votre domaine scientifique - Participer au développement de partenariats, de collaborations et de relations contractuelles {} PROFIL : Pour réussir dans ce rôle, vous détenez un doctorat et vous maîtrisez l'anglais. Le poste est ouvert à tous les candidats travaillant dans le domaine de recherche de l'apprentissage automatique, une expertise dans les domaines suivants sera appréciée : - IA générative (modèle de diffusion, score/flow matching, tokenization, désentrelacement) - Modélisation audio - Apprentissage multimodal (alignement, fusion de données) - Apprentissage statistique et deep learning avancé (entraînement à grande échelle, contrôle de la génération, méthodes auto-supervisées et apprentissage par contraste) - Interprétabilité et explicabilité des modèles génératifs - Réflexion éthique et sociétale : usages responsables, deepfakes audio, biais culturels Pourquoi rejoindre Télécom Paris ? - Excellence scientifique : Laboratoires de renom (LTCI, i3, CREST), équipements de pointe, et reconnaissance internationale. - Pluridisciplinarité : combiner les expertises de tous les secteurs du numérique. - Partenariats industriels et académiques : Chaires industrielles, intégration à Paris-Saclay (1er pôle d'innovation d'Europe) et à l'Institut Polytechnique de Paris. - Accompagnement personnalisé : Parcours d'intégration, formations dédiées, séminaires d'échange, et séjours d'étude rémunérés. - Avantages : télétravail/flexibilité de l'organisation de travail, 49 jours de congés payés/RTT, mutuelle & prévoyance Pour candidater envoyez votre dossier complet avant le 15 mars 2026 : - CV détaillé (max 2 pages) - Lettre de motivation - Rapport d'activités en recherche (encadrement, problématique, ), en enseignement (titre, volume, ) et des tâches collectives (max 4 pages) - Descriptif d'enseignement (résumé des activités, un projet succinct d'intégration en enseignement au niveau universitaire et formation continue) (max 4 pages) - Descriptif de recherche (résumé et résultats des activités, un projet succinct d'intégration en recherche) (max 4 pages) - Copie des 3 meilleures publications, liste de publications - Noms et coordonnées de 2 références qualifiées Processus de sélection en 4 étapes : - Echange avec l'équipe d'accueil pour établir une liste des candidats présélectionnés - Entretien préalable avec les Ressources Humaines - Audition par la commission de recrutement et classement des candidats retenus - Entretien final avec le directeur de Télécom Paris Informations
- Type de contrat
-
CDI
Contrat travail
Profil souhaité
Expérience
- Expérience exigéeCette expérience est indispensable
Informations complémentaires
- Qualification : Cadre
- Secteur d'activité : Enseignement supérieur
Employeur
Direction générale de l'Institut Mines-Télécom
Télécom Paris, centre international pluridisciplinaire de formation, recherche et innovation, est une référence dans le monde du numérique.
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