Anaïs Chanclu

» Architecture & DevOps : Industrialisation des développements en Python et React. Mise en place de pipelines CI/CD (GitLab) et conteneurisation (Docker) pour réduire le “Time to Market”. » Standards de développements : Introduction du TDD, du Clean Code et des revues de code systématiques pour fiabiliser les livraisons en production. » Encadrement : Référente technique de l’équipe, mentoring des juniors et facilitation des rituels Agiles (Scrum Master). » Environnement technique : Python, FastAPI, React, Docker, PostgreSQL, InfluxDB, Kanban.

» Recherche : Développement de protocoles expérimentaux pour évaluer la fiabilité des comparaisons de voix (Deep Learning). » Data Centric AI : Étude et correction des biais induits par les données d’entraînement. » Publications : Présentation des résultats lors de conférences internationales (Interspeech, JEP). » Environnement technique : Python, PyTorch, Speechbrain, HuggingFace, SHAP, Kaldi, openSMILE.

» Expertise en traitement de la parole : Comparaison de voix (études de faisabilité, amélioration acoustique, prélèvement) et rédaction de rapports d’expertise détaillés. » Référente IA : Conseil technique auprès des équipes du laboratoire pour l’intégration de l’Intelligence Artificielle. » Mentoring : Encadrement d’un alternant sur la conception d’un système de reconnaissance de phonèmes (Transmission de savoirs) » Environnement technique : Adobe Audition, Batvox, Suite iZotope, Praat, PyTorch.

» NLP & Data : Management d’une équipe de linguistes pour la création de datasets d’entraînement (NLU). » Modélisation : Amélioration des modèles de reconnaissance d’entités nommées (NER) pour l’assistant vocal embarqué (Edge AI). » Environnement technique : Python, Rust, Bash.

» Développement & automatisation : Développement de scripts Python et Bash pour automatiser les flux de travail et améliorer la productivité de l’équipe » Conception linguistique : Gestion des ressources phonologiques (TTS) et rédaction de grammaires de génération de phrases (NLG). » Qualité & Process : Facilitation des points de synchronisation avec les équipes internationales et intérim du management (gestion de projet). » Environnement technique : Python, Bash, Kanban.

» Ingénierie linguistique : Création de grammaires de reconnaissance d’entités nommées (NER) via des expressions régulières (Regex). » Maintenance ASR/TTS : Transcription, correction d’erreurs de reconnaissance et mise à jour du dictionnaire de prononciation. » Environnement technique : Python, Java, Regex, Kanban.