Abstract in English: An assistant professor position will be open soon at our team! The position includes some teaching in French, therefore we do not translate the job description below. If you are interested in working with us but do not speak French, you can contact us so that we can discuss the options (e.g. CNRS position).


Un poste d’enseignant.e-chercheur.se (MCF) en informatique (section 27) sera ouvert à la Faculté des Sciences d’Aix Marseille Université lors de la campagne 2023. La personne recrutée intégrera une des équipes du laboratoire d’informatique et systèmes (LIS), et en priorité l’équipe TALEP, spécialisée dans le traitement automatique du langage écrit et parlé.

Enseignement :

La personne recrutée participera à l’ensemble des enseignements du département Informatique et Interactions, qui se déroulent sur plusieurs sites. II est attendu qu’il/elle s’implique dans des enseignements (CM, TD, TP) en licence et en master. Un investissement important est souhaitable dans un ou plusieurs des enseignements suivants : science de données, bases de données, Web, génie logiciel, réseaux et sécurité. La personne recrutée contribuera aux enseignements en lien avec son activité de recherche en licence et en master informatique.

Recherche :

La personne recrutée développera ses recherches dans le thème du traitement automatique du langage (TAL). Ce recrutement renforcera un des axes de recherche suivants :

  • Langage dans son contexte social : analyse et modélisation informatique du langage en interaction, dialogue, dimensions socio-affectives dans les interactions langagières, données multimodales (texte, image, audio, comportement multimodal humain), langage oral. Cet axe couvre aussi le développement d’applications de TAL en lien avec le contexte socio-économique, p.ex. humanités numériques, santé, etc.
  • Modèles de TAL et sciences cognitives : modèles et ressources informatiques pour étudier l’acquisition du langage, les processus cognitifs de lecture et production langagière, architectures de TAL pour des tâches classiques (analyse syntaxique, sémantique, coréférence, etc.) guidées par des biais inductifs liés aux sciences cognitives.
  • Évaluation centrée utilisateur.ice : les modèles de TAL profonds, fondés sur l’affinage de grands modèles de langage, sont souvent évalués via des benchmarks. Pour dépasser ce paradigme, nous souhaitons renforcer la recherche sur l’évaluation, en explorant l’évaluation incarnée (robots humanoïdes, agents conversationnels animés), centrée sur les utilisateur.ice.s, et leur lien avec les mesures objectives. Cet axe porte aussi sur la récolte et l’analyse de données pour l’évaluation, la généralisation des modèles, la diversité des corpus

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