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Portail > Offres > Offre UAR3611-VERLAU-011 - H/F chercheur post-doc en sciences sociales computationnelles

H/F chercheur post-doc en sciences sociales computationnelles

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
- Français-- Anglais

Date Limite Candidature : lundi 12 juin 2023

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Informations générales

Intitulé de l'offre : H/F chercheur post-doc en sciences sociales computationnelles
Référence : UAR3611-VERLAU-011
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : PARIS 13
Date de publication : lundi 22 mai 2023
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 12 mois
Date d'embauche prévue : 1 juillet 2023
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : Entre 3321€ et 4082€ bruts mensuels pour une expérience entre 1 et 6 ans.
Niveau d'études souhaité : Niveau 8 - (Doctorat)
Expérience souhaitée : Indifférent
Section(s) CN : Sciences et données

Missions

* Développer des méthodologies d'analyse des réseaux socio-sémantiques et des dynamiques d'opinion.
* Développer des méthodes de lutte contre la désinformation en ligne.
* Travailler avec une équipe interdisciplinaire sur le développement d'un macroscope en temps réel sur les dynamiques sociales.

Activités

Voici quelques-unes des tâches que la personne recrutée réalisera :
* Développer de nouvelles méthodes multimodales et multilingues pour l'analyse des réseaux sociaux en ligne basées sur l'analyse des réseaux complexes et le machine learning. Nous développerons en particulier des méthodes basées sur l'embedding de graphes temporels et les notions de causalité dans la dynamique des graphes complexes.
* Collaborer sur des outils logiciels scientifiques en open source et des chaînes de traitement de données.
* Interagir avec les membres de l'équipe et les institutions partenaires dans un contexte de recherches interdisciplinaires.
* Contribuer à la préparation et à la rédaction d'articles scientifiques.

Compétences

* Doctorat en informatique, en mathématiques, en physique ou dans un domaine en rapport avec le poste.
* Expérience dans l'analyse de réseaux complexes, le web-mining et/ou le text-mining.
* Expérience dans l'apprentissage automatique et la visualisation d'informations.
* Expérience dans le domaine du deep learning (ex.: TensorFlow et PyTorch).
* Expérience en statistique ou dans d'autres langages de programmation (de préférence Python) pour manipuler des ensembles de données à grande échelle avec des informations sur les réseaux sociaux.
* Excellent sens de la communication et capacité à articuler clairement les besoins techniques, à fixer des objectifs clairs et à travailler dans un cadre interdisciplinaire, en communiquant avec d'autres scientifiques.
* Expérience avérée (publications scientifiques, page GitHub ou expérience professionnelle équivalente) dans la réalisation d'analyses à l'aide d'algorithmes de classificateurs d'apprentissage automatique et/ou de méthodes de réseaux.
* Bon relationnel, sachant allier esprit d'équipe et autonomie.
* Maîtrise de l'anglais.

Atouts :
* Expérience de travail avec des frameworks Big Data tels que Apache Spark (PySpark), Hadoop et HDFS.

Contexte de travail

L'Institut des systèmes complexes de Paris Île-de-France (ISC-PIF) est une unité interdisciplinaire du Centre national de la recherche scientifique (CNRS), l'un des plus grands et des plus prestigieux organismes de recherche français.
Interface entre les disciplines, mais aussi entre les organismes de recherche et l'enseignement supérieur, l'ISC-PIF est un lieu dédié au développement de recherches innovantes et interdisciplinaires sur les systèmes complexes, à la croisée des chemins entre modélisation, calcul haute performance et big data. Situé à Paris, il catalyse, depuis 2005, l'émergence de pratiques communes et interdisciplinaires, en facilitant l'accès aux compétences, aux espaces de travail et aux ressources de recherche mutualisées.
Dans l'esprit des communs numériques, l'ISC-PIF développe et met à disposition des universitaires, des chercheurs et des citoyens des "macroscopes sociaux", c'est-à-dire des plateformes visant à l'observation et à la compréhension de collectifs à grande échelle par l'analyse de traces numériques publiques (voir par exemple "Politoscope" - http://politoscope.org - et "Climatoscope" - http://iscpif.fr/climatoscope).

La personne recrutée aura un accès complet à la plateforme Multivac de l'ISC-PIF, l'une des plateformes phares du CNRS dans le domaine de l'analyse des Big Data, qui donne accès au calcul haute performance, à des bases de données longitudinales de plusieurs milliards d'enregistrements, à des environnements de codage collaboratif et à des API en temps réel. Elle travaillera sous la responsabilité de David Chavalarias (PI du projet et Directeur de l'ISC-PIF), en collaboration avec Maziyar Panahi, responsable de la plateforme Multivac et l'équipe de sciences sociales computationnelles de l'ISC-PIF.

Le projet NODES s'inscrit dans une équipe plus large d'une douzaine de chercheurs travaillant dans le domaine des sciences sociales computationnelles, de l'IA et de l'analyse de texte.

Dans le cadre du projet européen NODES (début février 2023), l'ISC-PIF développera des méthodologies pour analyser les dynamiques sociales en temps quasi réel et contribuera, via ses macroscopes, au prototypage d'un observatoire narratif européen ouvert. L'accent sera mis sur le changement climatique, la santé et la politique, et plus particulièrement sur la compréhension et la lutte contre la désinformation en ligne. Ce prototype sera basé sur la science des réseaux, l'exploration de textes et l'apprentissage automatique pour les méthodologies.

La personne recrutée travaillera au sein d'une équipe interdisciplinaire de chercheurs et d'ingénieurs.