Ingénieur·e de recherche et développement en intelligence artificielle et traitement du signal audio appliqués à la transcription automatique de musiques à tempéraments inégaux_CDD 24 mois
$33,614–$33,614 year
On-siteBrest, Brittany, France
Job Summary
Adapt multi-f0 estimation methods using deep learning to automatically transcribe recordings of ancient biniou and bombarde in microtonal scales. Design, build, annotate, and publish a multi-track reference dataset for these instruments. Value results and serve as the scientific interface with consortium tasks and traditional music communities. Requires Python scientific programming mastery, deep music theory knowledge, and expert instrumental practice of the bombarde, biniou, or cornemuse. Experience with deep learning for audio, source separation, or non-negative matrix factorization is an asset. This role supports the ANATIEBA project at IMT Atlantique, collaborating with post-doctoral and doctoral researchers across Lab-STICC, LAUM, and external musicians.
Required Qualifications
- Une maîtrise de la programmation scientifique en Python
- Une connaissance approfondie de la théorie de la musique et de ses liens avec l'acoustique musicale
- Votre pratique instrumentale experte de la bombarde, du biniou ou de la cornemuse, attestée par un DEM, un master d'interprétation ou une activité professionnelle d'enseignement instrumental
- Une connaissance intime du répertoire et des enregistrements historiques des couples biniou/bombarde du premier XXe siècle
- Des travaux publiés sur les échelles anciennes de ces instruments
- La maîtrise du français courant
- Un niveau d'anglais scientifique
- Titulaire diplôme Bac+5 ou équivalent
- Pratique confirmée de l'analyse temps-fréquence de signaux (spectres, spectrogrammes, estimation de fréquences fondamentales, ...)
Desired Qualifications
- Une connaissance de la théorie de la musique et de ses liens avec l'acoustique musicale
- Une expérience en apprentissage profond appliqué à l'audio, en séparation de sources ou en factorisation en matrices non négatives
- Une expérience en prise de son et travail en studio d'enregistrement
- Une expérience en coordination de collectifs musicaux (direction de pupitre, commission musicale, composition)
- Une expérience en publication d'articles scientifiques, de données et de logiciels en science ouverte
- Des notions de breton
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