Data scientist confirmé – réseaux, exposition et audit des plateformes

Arcom; Paris; Sur place; EUR 65 000 - 90 000; Plein temps

Résumé du poste

Arcom recherche un data scientist confirmé pour traduire les questions de régulation en expériences et analyses. Vous concevrez plans d'expérience et estimerez les effets des interventions sur les contenus audiovisuels et numériques.

Vous mesurerez les phénomènes de diffusion, caractériserez comportements coordonnés et réseaux, et travaillerez avec deux doctorants pour développer des modèles avancés et des indicateurs qualité, tout en expliquant clairement signal et conclusions.

Qualifications

• Formation requise: doctorat ou master quantitatif avec 3–5 ans d'expérience en data science.
• Maîtrise Python, SQL et écosystème ML moderne.
• Conception d'expériences et inférence causale.
• Expérience avec réseaux, clustering et détection d'anomalies.
• Anglais professionnel.

Responsabilités

• Traduire des problématiques de régulation en expériences et analyses.
• Concevoir des plans d'expérience et estimer l'effet des interventions.
• Mesurer circulation, diffusion et exposition des contenus.
• Caractériser comportements coordonnés et harcèlement sur les écosystèmes d'influenceurs.
• Construire et itérer des modèles de réseaux, clustering et anomalies.
• Apporter les méthodes au pôle audiences et aux directions (indicateurs, évaluation).
• Exploiter les données via API et partenaires; présenter les résultats.

Connaissances

Python

SQL

Pytorch

Hugging Face

LLM/GenAI

Data science

Statistiques

Économétrie

Réseaux/Graphes

Inférence causale

Anglais professionnel

Formation

Doctorat / ENS / ingénieur ou master quantitatif

Outils

PyTorch

HuggingFace

Description du poste

• Traduire les questions de régulation en problèmes expérimentaux, sur contenus audiovisuels et numériques.
• Concevoir des plans d'expérience et mobiliser l'inférence causale pour estimer l'effet d'un système ou d'une intervention.
• Mesurer circulation, diffusion et exposition : bulles de filtre, effets des recommandations.
• Caractériser comportements coordonnés, harcèlement organisé et écosystèmes d'influenceurs à partir de signaux combinés.
• Construire et itérer les modèles de réseaux, clustering, anomalies et similarité, avec deux doctorants sur les réseaux.
• Apporter les méthodes au pôle audiences et aux demandes des directions : indicateurs, parité, évaluation de chaînes automatiques.
• Exploiter les données accessibles (transparence, DSA, API, partenaires) ; rédiger et présenter les résultats avec les laboratoires partenaires.
• Doctorat, ENS, école d'ingénieurs ou master quantitatif avec trois à cinq ans d'expérience (data scientist confirmé·e).
• Science des données, statistique, économétrie, informatique, physique appliquée, réseaux ou sciences sociales computationnelles.
• Python, SQL et écosystème ML moderne ; PyTorch, Hugging Face, pratique concrète des LLM et de l'IA générative.
• Maîtrise des outils algébriques et statistiques, ainsi que du formalisme nécessaire à la lecture d’articles à l’état de l’art en ML et genAI.
• Conception d'expériences et pratique de l'inférence causale.
• Analyse de graphes ou de réseaux : construction, communautés, centralités, diffusion, réseaux temporels selon les cas.
• Clustering, détection d'anomalies, similarité ; data science générale : exploration, classification, modélisation, visualisation.
• Code lisible, versionné, reproductible ; savoir expliquer signal, corrélation et conclusion démontrée ; anglais professionnel.
• Autonomie dans les itérations, l’exécution, le partage de résultats
• Recommandation, comportements coordonnés, intégrité de l'information, données de plateformes ou d'exposition seraient un plus.