Ingénieur d'Études en Développement Mobile et Web Fullstack H/F CNRS

Détail du poste

Concevoir dans le cadre du projet YAR [Yezh Ar vRo - La langue du Pays] une application mobile de collecte de données sonores géolocalisée et une plateforme web de consultation et de transcription manuelle de ces données. Le processus de développement se fera en étroite collaboration avec les acteurs universitaires et associatifs du projet. Une interface avec le projet Mozilla Common Voice étant envisagée, une connaissances de cette tech stack serait un atout certain.
Activités
- Participer à l'analyse de besoin par focus-groups dans le cadre d'une conception ergonomique centrée utilisateur
- Développer une application mobile de collecte de données sonores
- Développer une plateforme web de transcription participative
- Développer des tests unitaires
- Déployer la documentation technique
- Déployer des tests utilisateurs et développement itératif
Compétences
- Maîtriser la programmation web, notamment : TypeScript (React), SQL, HTML, CSS
- Avoir des connaissances en génie logiciel
- Connaître les méthodes, outils, normes et procédures de qualité
- Avoir des compétences en conception ergonomique centrée utilisateur
- Bon niveau de communication écrite et verbale, anglais technique lu et écrit. Parler breton est un plus.
Contexte de travail

Le développement est effectué au sein du projet ANR sciences avec et pour la société (SAPS) intitulé ***YAR*** (*Yezh Ar Vro*, la langue du pays), qui vise à instrumenter la collecte et la transcription participative de parole spontanée pour le breton par ses locuteurs et locutrices. Le projet piloté par le laboratoire CNRS IKER implique des chercheurs de plusieurs autres laboratoires CNRS, des associations de collecte et d'archivage de données, ainsi que des organismes de formation en langue. L'objectif du projet est de produire des outils qui permettent à des bénévoles et des apprenants du breton avec très peu de prérequis techniques d'enregistrer, d'identifier et de transcrire (avec l'aide de leurs enseignants) des conversations avec des locuteurs natifs. Les données collectées seront ensuite utilisées pour le développement de matériel pédagogique et de modèles de transcription automatique.