RESPONSABILITÉS : -Partager les responsabilités méthodologiques et techniques de nos dispositifs d'analyse à grande échelle des corpus audiovisuels. -Traduire les questions de régulation en problèmes expérimentaux, sur contenus audiovisuels et numériques. -Concevoir en autonomie les jeux de référence, campagnes d'annotation et protocoles qui rendent une mesure opposable. -Conduire les itérations de modélisation : LLM, VLM, classifieurs de discours, chaînes hybrides, sur texte, son et image. -Décider, par l'analyse d'erreurs, ce qu'une mesure automatique permet de conclure et avec quelle incertitude. -Faire de la veille sur l'état de l'art technique et méthodologique pour le département, en collaboration avec ses doctorants co-encadrés. -Rédiger et présenter les résultats : rapports, articles, séminaires avec les laboratoires partenaires. PROFIL RECHERCHÉ : -Doctorat suivi d'un à quatre ans d'expérience, ENS, école d'ingénieurs ou master recherche avec quatre à six ans de R&D comparable. -Recherche appliquée démontrée en machine learning, TAL, signal, vision, physique ou sciences sociales computationnelles. -Python et écosystème ML moderne ; PyTorch, Hugging Face, pratique concrète des LLM et de l'IA générative. -Méthodes d'évaluation : benchmarks, jeux de référence, annotation humaine, accord inter-annotateurs, robustesse, reproductibilité. -Expérience concrète d'au moins une modalité non textuelle (audio, image, vidéo) ; raisonnement sur les systèmes multimodaux. -Capacité à construire une expérience distinguant performance apparente, généralisation et validité d'une mesure. -Pratique effective du code ; goût de la transmission ; écriture et présentation de résultats avec leurs limites ; anglais. -Argument mining, mesure computationnelle des médias ou provenance des contenus synthétiques seraient un plus. -Maîtrise des outils algébriques et statistiques, ainsi que du formalisme nécessaire à la lecture d'articles à l'état de l'art en ML et genAI.