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Candidature Spontanée

You want to submit a spontaneous application? There’s nothing easier! Contact us via the form below, indicating the department concerned: Artistic Direction, Research and Development, Communication, Production, Education and Cultural Outreach, IRCAM Res…

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Stagiaire Développement frontend Vue.js (CNRS)

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Internship

Candidacies: until Oct. 9, 2022

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Content:
PRÉSENTATION DU LABORATOIRE STMS DE L’IRCAM : Le laboratoire STMS (Sciences et Technologies de la Musique et du Son) a pour mission fondamentale de susciter une interaction féconde entre recherche scientifique, développement technologique et création musicale contemporaine. Il est hébergé au sein de l’Ircam, une association à but non lucratif, associée au Centre national d’art et de culture Georges Pompidou et située en plein c&oelig;ur de Paris, au 1 place Igor-Stravinsky 75004 Paris. Depuis sa création en 1977, l’Ircam déploie ses activités à l’international, au sein de réseaux de partenaires artistiques et scientifiques. DESCRIPTION DU STAGE : Le projet RAMHO (Recherche et Acoustique Musicales en France : une Histoire Orale), porté par l’équipe Analyse des Pratiques Musicales (APM) du laboratoire STMS de l’Ircam vise à retracer l’émergence et l’institutionnalisation des recherches sur le son musical après la Seconde guerre mondiale. Ce projet qui explore les relations entre arts, son, sciences et technologies s’appuie non seulement sur l’étude des documents issus d’archives publiques et privées, mais aussi sur la réalisation d’entretiens avec les grands témoins et acteurs (scientifiques, compositeurs, administrateurs, etc.) de cette histoire. La valorisation du projet se fera entre autres par le biais d’une application web qui permettra au public de consulter la transcription des entretiens, de découvrir les documents multimédias collectés, et de naviguer dans les données au moyen d’une chronologie interactive et d’une carte recensant les différents instituts et laboratoires ayant contribués à l’émergence de ces recherches interdisciplinaires. Le.la stagiaire recruté.e sera amené.e à participer au développement de la partie frontend de cette application en lien direct avec les porteurs du projet, et sous la supervision technique du lead développeur du service web de l’Ircam. Il.elle participera aux activités suivantes :  <ul> <li>Développement frontend de l’application en mode agile (Vue.js)</li> <li>Exploitation d’une api graphql</li> <li>Participation au travail d’expérience utilisateur (Figma)</li> <li>Réflexion sur le design technique de l’application</li> <li>Tests unitaires et tests d’intégration (cypress, jest)</li> <li>Utilisation des outils standard de développement (git, linters, …) dans un contexte d’intégration et de déploiement continu (gitlab CI/CD)</li> </ul> COMPÉTENCES REQUISES : <ul> <li>De formation supérieure, vous préparez un Master en Sciences et Technologies mention informatique, un Master en ingénierie informatique, ou un diplôme d’ingénieur informaticien. </li> <li>Vous avez une connaissance générale des technologies et protocoles du Web. </li> <li>Vous êtes familier du langage Javascript, de ses notations modernes (ES6), de son écosystème (npm/yarn, bundler, etc.) et vous avez une première expérience sur un des frameworks : Vue, React, Angular, Svelte ou similaire.</li> <li>Vous avez un intérêt pour le domaine de l’UX. </li> <li>Vous êtes intéressé.e par la création musicale et les sciences du son. </li> <li>Vous avez un goût pour la transmission des connaissances et la valorisation du patrimoine technique et scientifique. </li> <li>Vous communiquez clairement, êtes force de proposition et doté d’un bon sens relationnel. </li> </ul> CONTEXTE DU STAGE : D’une durée minimale de 3 mois et maximale de 6 mois, le stage s’effectue obligatoirement en présentiel à l’Ircam au sein des locaux de l’équipe Analyse des Pratiques Musicales. Il doit s’inscrire dans le cadre d’un cursus pédagogique et faire l’objet d’une convention entre le CNRS, l’établissement et le.la stagiaire, en remplissant les deux conditions suivantes: <ul> <li>La finalité et les modalités du stage sont définies dans l’organisation de votre formation.</li> <li>Le stage doit faire l’objet d’une restitution de votre part donnant lieu à une évaluation par votre établissement.</li> </ul>   GRATIFICATION DE STAGE :  3,90 euros par heure  de stage effectuée conformément à la législation (Convention de stage obligatoire). Vous pourrez bénéficier d’un remboursement transport à hauteur de 50% de votre abonnement.   DATE LIMITE DE CANDIDATURE : 9 octobre  2022 Les candidatures (CV + lettre de motivation) sont à adresser par courriel au plus tard le 9 octobre 2022 à <a href="mailto:Francois-Xavier.Feron@ircam.fr">Francois-Xavier.Feron@ircam.fr</a> et <a href="mailto:Clement.Gerard@ircam.fr">Clement.Gerard@ircam.fr</a>.  Le stage débutera courant automne 2022, trois semaines après l’envoi de l’ensemble des pièces administratives par le.la candidat.e retenu.e.

L’Ircam recrute pour son équipe Analyse des Pratiques Musicales, un(e) stagiaire en développement frontend Vue.js Stage de 3 à 6 mois à partir du 02 novembre 2022. Le stage fera l’objet d’une convention entre le CNRS, l’établissement et le.la stagiai…

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Post-doc position for specialist in spatial audio signal processing and machine learning

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Short term contract

Candidacies: until Oct. 17, 2022

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Content:
1 PostDoc position for specialist in 3D audio signal processing and machine learning Duration : 12 months Availability : as soon as possible, not later than november 2022 INTRODUCTION TO IRCAM : IRCAM is a non-profit association, associated with the Centre National d'Art et de Culture Georges Pompidou and located in Paris at 1, place Igor Stravinsky, 75004 PARIS. Its missions include research, creation and pedagogical activities on 20th century music and its relationship with science and technology. PROJECT DESCRIPTION : Within the framework of the HAIKUS research project financed by the ANR (French National Research Agency), IRCAM is recruiting a Research and Development Officer on a 12-month fixed-term contract. The objective of the HAIKUS project is the joint exploitation of machine learning (ML) and audio signal processing methods to solve acoustic problems encountered in audio augmented (AA) reality applications. In particular, the AA methods are applied to automatically identify the acoustic channel between one or more sources and the listener. The three main objectives of the project are (a) the blind estimation of the acoustic cues of the room and/or its geometry from the observation of the reverberated audio signals emanating from the sources present in the room, (b) the inference of rules for modifying the spatialization  parameters or interpolating room impulse responses according to the listener's movements, and (c) the blind estimation of the listener's HRTFs from the binaural signals captured in the environment thanks to in-ear microphones. In the framework of this project, IRCAM is more particularly interested in this last objective, but the links with the two previous questions are naturally important. The project is coordinated by IRCAM and brings together the LORIA in Nancy and the MPIA laboratory of Sorbonne University. These three laboratories share expertise in audio signal processing, machine learning, acoustic imaging and modeling, and binaural technologies. The project takes place within the Acoustic and Cognitive Spaces team (EAC), integrated into the UMR STMS IRCAM/CNRS/Sorbonne University/Ministry of Culture. The EAC team (Acoustic and Cognitive Spaces) is particularly interested in the analysis/synthesis and perception of immersive sound scenes. POSITION DESCRIPTION : <ul> <li>Automatic selection of HRTFs (Head Related Transfer Functions) among public HRTF databases from binaural recordings in unsupervised conditions (non anechoïc conditions, unknown signals, moving sources, moving listener).</li> <li>Tests and improvement of DNN algorithms developed in the team applied to simple real-world use cases (single source, moderate and diffuse reverberation).</li> <li>Extension of the DNN algorithms for automatic HRTF estimation, i.e. without relying on measured HRTFs databases.</li> <li>Extension of previous methods and algorithms in order to take into account environments with significant first reflections.</li> <li>Contribution to the development/recording of training and test databases.</li> </ul> REQUIRED EXPERIENCES ET SKILLS : <ul> <li>The candidate should have a PhD degree with a strong component in machine learning and audio signal processing.</li> <li>Extensive knowledge of deep learning algorithms and experience with their application to the audio domain.</li> <li>Excellent knowledge of Python and Tensorflow.</li> <li>Good knowledge of Linux and Mac OS X.</li> <li>Excellent level of English.</li> <li>Experience in writing peer-reviewed journal/conference papers.</li> </ul> SALARY : According to background and experience. DEADLINE FOR APPLICATION : until Oct. 17, 2022 Please send a cover letter with reference 2022_HAIKUS, a CV detailing the level of experience/expertise in the above-mentioned areas (and any other relevant information) and letters of recommendation to  <a href="mailto:postdoc_EAC_Haikus_2022@ircam.fr">postdoc_EAC_Haikus_2022@ircam.fr</a>

1 PostDoc position for specialist in 3D audio signal processing and machine learning Duration : 12 months Availability : as soon as possible, not later than november 2022

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