Dans cette seconde partie de notre épisode consacré aux métiers de la data, nous avons eu le plaisir d’interviewer un profil junior, Alexis Biver, Ingénieur Data en Traitement Automatique des Langues au sein du service de Recherche & Développement de la start-up Vivoka. Diplômé de la Licence MIASHS et du Master 2 de Traitement Automatique des Langues de l’Institut du Digital, du Management et de la Cognition de l’Université de Lorraine, Alexis applique aujourd’hui quotidiennement le Traitement Automatique des Langues (TAL) et le Machine Learning au service du développement de solutions d’assistance vocale. Dans ce portrait, vous pourrez en apprendre beaucoup sur la diversité des projets menés dans ce champ d’application et découvrir les compétences clés à développer pour s’insérer dans ce secteur à fort potentiel.

Les ressources proposées par Alexis :  Huggingface (https://huggingface.co/course/chapter0/1?fw=pt), une bonne référence autour du machine learning en général mais aussi spécifiquement sur les tâches de NLP. Le site propose des modèles préentraînés sur beaucoup de tâches, des sets de données ainsi que des contenus d’enseignement écrits et vidéos !

TLDR (https://tldr.tech/), une newsletter quotidienne qui se veut générale et rapide, qui permet d’accéder aux nouveautés intéressantes sur plein de domaines tech, et parfois de découvrir une librairie python ou javascript intéressante.  Awesome Python Weekly (https://python.libhunt.com/newsletter), une newsletter qui est plus technique, et qui permet de se tenir au courant des bonnes pratiques ou encore des nouvelles librairies Python.   Librairies compatibles avec Python appliqués au TAL : NLTK (Natural Language ToolKit), SpaCy. Librairies compatibles avec Python appliqués au Machine Learning : PyTorch, TensorFlow, Scikit-Learn.