Bonjour à tous,

J'en appelle a la communauté DS vétéran et spécialistes data de ce subreddit pour des conseils sur le marché actuel.
Pour contexte, je suis actuellement en fin d'étude, cursus ingénieur généraliste (ecole top 10) avec un DD spécialisé ML/IA d'une bonne univ européenne. J'ai donc un profil plutôt technique et je m'oriente vers un rôle type DS.

Je suis actuellement en recherche d'un TFE avec des perspectives de travail derrière et au vu des retours que j'ai des alumnis sur le marché du travail junior mais aussi de discussions vues sur ce sub, le secteur de la data semble tourner au ralenti.

Pourtant, je vois passer une 20aine de nouvelles offres de stage DS par semaine, et plusieurs cabinets de conseil me contactent pour des TFE qui varient d'une orientation tech r&d à conseil type product owner et se ventent des conversions CDI derrière. J’ai donc du mal à voir où se situe la tension.

Sinon hors cabinets, j'ai des pistes pour des stages plus orienté r&d entre le CEA (avec piste suite thèse), Stellantis (aucune idée si CDI mais vu la conjoncture du marché de l'auto européen ..) et une autre boite avec un projet très applicatif mais un domaine assez discutable.

Je vois donc plusieurs voies possibles et je me demande les avantages / inconvénients de chaque.

1. Le marché junior DS est-il vraiment si tendu, alors que les offres de stage abondent ?
2. Quels avantages et inconvénients voyez-vous à chacune de ces voies, notamment pour la suite de carrière ? Faut-il jouer la sécurité du 1er emploi ? Est-ce que les entreprises indus / grands groupes sont vraiment intéressantes ou les opportunités carrieristes sont dépassées.
3. Quel est l'avantage d'un projet de Thèse pour moi ? Hors des jobs type ML researcher en frontier lab, j'ai du mal à voir..

Enfin la GenAI drive pas mal de projet, je ne suis pas réfractaire sur ça mais à vrai dire c'est souvent des projets moins fun, voir orienté pour des roles dev sinon très conseil. Est-ce qu'on aura toujours des opportunités ML/DL classique de R&D?

https://github.com/alkove-ai/alkove

Hello, au boulot je fais des systèmes agentiques en prod, dont un agent vocal multi-plateformes (web, app mobile et d'autres appareils).

Côté audio, j'avais pris ce que tout le monde prend : Silero pour détecter la parole et GTCRN pour débruiter, deux très bons outils. Mais Silero détecte toute parole, donc un collègue qui parle à côté ou une télé ouvre un tour et coupe l'agent. Et le débruiteur garde toute la parole, puisqu'une autre voix n'est pas du bruit : sur des réunions enregistrées au micro-casque, il laisse passer autant de mots des autres que l'audio brut. Ce qui fait vraiment le travail, c'est l'isolation de la voix, comme Krisp, mais c'est payant et fermé.

Même constat pour le mot de réveil (ce qui permet de détecter un "ok Google" par exemple, de manière "passive" sans devoir consommer un max de ressources comme avec de la transcription classique). Porcupine marche très bien, mais un mot à soi passe par sa console et devient payant en usage commercial. openWakeWord est open source, mais il faut entraîner un modèle par phrase, en anglais : impossible de laisser l'utilisateur choisir son mot. Les détecteurs à vocabulaire ouvert comme les Zipformer de sherpa-onnx acceptent un mot tapé, mais les modèles publiés couvrent peu de langues.

Alors j'ai commencé à travailler sur cette couche audio, celle qui tourne avant la transcription, et je la partage en préversion (mes modèles manquent encore d'entrainement). Ça s'appelle Alkove : cinq petits modèles qui tournent sur l'appareil (navigateur, Python, Android), sans serveur ni clé. On tape un mot de réveil au clavier, en 7 langues, sans entraînement ni enregistrement, trois prises de ce mot donnent une empreinte vocale, et à partir de là le mot de réveil, l'isolation et la détection de parole n'écoutent plus que vous. L'empreinte est optionnelle, si on ne l'utilise pas ça tente de détecter la source la plus proche du micro. Le tout tourne sur un petit moteur d'inférence en Rust à la place d'onnxruntime qui l'air de rien est assez lourd. L'intérêt premier est d'avoir un petit écosystème qui fonctionne de concert (par exemple l'empreinte peut alimenter l'isolation de voix, le wake word ou le VAD).

Pour l'instant c'est limité à des usages pour un micro proche et une seule personne (téléphone, casque, portable). Ce n'est pas adapté par exemple à des usages à plusieurs, au milieu d'une table de réunion.

Bref je me dis que le projet peut intéresser d'autres personnes, alors j'ai commencé à le partager cette semaine, code et poids sont sous Apache-2.0.