Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/Doctorants

Laboratoire/Entreprise : Université de Paris-Dauphine – PSL
Durée : 2 ans renouvelables
Contact : bruno.chavesferreira@dauphine.fr
Date limite de publication : 2022-10-10

Contexte :
Créé au sein de l’Université Paris Sciences et Lettres (PSL) et hébergé à Paris Dauphine, l’Institut « Applied Computational Social Sciences » a pour vocation de renforcer la recherche sur les grandes problématiques sociétales (cohésion politique et sociale, transition écologique, transformation numérique, efficacité et compétitivité économique) en articulant sciences des données et sciences sociales.

L’Institut collecte et traite à larges échelle des données hétérogènes tant pour permettre des avancées scientifiques que pour contribuer à éclairer le débat public et la décision. Il réunit sur une équipe pluridisciplinaire de chercheurs et s’appuie sur une équipe d’ingénieurs qui apportent leurs expertises pour constituer des bases de données originales et opérer des traitements complexes. Ces projets sont initiés et portés par des laboratoires du CNRS, de Dauphine, de l’ENS, de l’INSP, et des MinesParis-Tech. Les résultats des travaux ont vocation à être largement diffusés auprès de partenaires institutionnels et du monde économique.

Sujet :
Dans le cadre du développement de l’Institut ACSS, l’Université PSL recrute 1 ingénieur d’études (IE) en science des données. Il/elle sera chargé de mettre en œuvre des méthodes et outils de collecte et traitement de données issues de sources variées (Web, bases de données institutionnelles, archives, etc.). Il/elle aura également la responsabilité de veiller au respect des bonnes pratiques en matière de développement et de gestion du code et des données. Enfin, il/elle contribuera au développement de modèles statistiques ou d’apprentissage automatique (notamment dans le domaine du traitement automatisé de la langue naturelle).

Profil du candidat :
Titulaire d’un master informatique, maths-info ou d’un diplôme d’école d’ingénieur.

Compétences nécessaires :
Connaissance approfondie de l’écosystème Python (et/ou R) en traitement, analyse et visualisation de données.
Maîtrise des bases de données SQL.
Méthodologies de développement : tests unitaires, gestion de versions (GIT).
Compréhension des méthodes scientifiques des sciences humaines et sociales.

Compétences additionnelles souhaitées :
Connaissance des paradigmes principaux d’apprentissage automatique (régression, classification supervisée, clustering, visualisation, etc.).
Pratique des services web modernes (architecture REST, formats JSON, XML, etc.) et des expressions régulières.
Une expérience en traitement de la langue naturelle (NLP) et dans les bases de données NoSQL sera vivement appréciée.

Formation et compétences requises :
Compétences nécessaires :
Connaissance approfondie de l’écosystème Python (et/ou R) en traitement, analyse et visualisation de données.
Maîtrise des bases de données SQL.
Méthodologies de développement : tests unitaires, gestion de versions (GIT).
Compréhension des méthodes scientifiques des sciences humaines et sociales.

Compétences additionnelles souhaitées :
Connaissance des paradigmes principaux d’apprentissage automatique (régression, classification supervisée, clustering, visualisation, etc.).
Pratique des services web modernes (architecture REST, formats JSON, XML, etc.) et des expressions régulières.
Une expérience en traitement de la langue naturelle (NLP) et dans les bases de données NoSQL sera vivement appréciée.

Adresse d’emploi :
Université Paris Dauphine-PSL
Pl. du Maréchal de Lattre de Tassigny, 75016 Paris

Document attaché : 202210100643_ACSS_junior_data_scientist_en.pdf