Data Scientist Ingénieur de recherche / post doc MLOps humanités numériques

A propos de nous

Nos valeurs :

Faire le choix de travailler à Rennes 2, c’est œuvrer ensemble pour l’accomplissement d’une mission commune: accompagner les étudiants dans leurs projets de formation, tout en participant à la construction d’une recherche innovante.

Forte de ses 1500 personnels et 21000 étudiants, Rennes 2 c’est également une vie culturelle et sociale riche, une communauté étudiante active, des professionnels investis dans leurs missions.

Travailler dans notre établissement, c’est l’opportunité de concilier parcours professionnel et épanouissement personnel.

Votre mission, si vous l’acceptez

L’Université Rennes 2 est l’établissement coordinateur du projet « STAGE : From Stage to Data, the Digital Turn of Contemporary Performing Arts Historiography », lauréat de l’appel ERC advanced 2022 (2,5 million €). À l’intersection de l’histoire, de l’épistémologie et des humanités numériques, l’objectif principal de STAGE est de replacer les études sur les arts de la scène dans un contexte numérique afin d’établir une nouvelle historiographie de la mise en scène et des processus de création en Europe depuis la Seconde Guerre mondiale. L’équipe est composée d’une dizaine de personnes (chercheurs, data scientists, data engineer, développeur junior, doctorants).

En tant que Data Scientist / Ingénieur MLOps, vous jouerez un rôle de premier plan dans un projet de recherche international en contribuant à la conception de méthodes de fouille et de traitement des données à partir de documents multimodaux. On attend de vous que vous meniez des recherches de qualité, que vous proposiez des solutions créatives, que vous initiez des projets de A à Z et que vous interagissiez avec des pairs et des chercheurs du monde entier. Au sein de l’équipe, vous diffuserez les meilleures pratiques de machine learning et vous encouragerez de nouvelles approches pour la résolution de problèmes. Les responsabilités comprennent le développement de logiciels, l’apprentissage automatique, ainsi que l’identification et la mise en œuvre d’outils d’extraction de données qui seront adaptés aux exigences spécifiques du projet afin d’établir des chaînes de traitement.

Si vous êtes passionné par l’innovation et la redéfinition de l’historiographie à l’ère numérique, nous vous invitons à poser votre candidature pour rejoindre une équipe dynamique et accueillante.

Le profil idéal

Principales responsabilités

• Concevoir et maintenir une infrastructure ETL et MLOps évolutive pour les processus de mise en données (dont des séries temporelles et des réseaux) à partir de sources historiques et de sources provenant des compagnies de spectacle vivant (principalement des programmes, des textes, des photographies et des vidéos).

• Mener des recherches sur les approches, les méthodologies et les outils d’apprentissage automatique. Développer des POC pour extraire des informations de données multimodales non structurées en étroite collaboration avec les experts du domaine impliqués dans le projet (chercheurs seniors, post-doctorants, doctorants).

• Travailler avec des data engineers et des chercheurs en SHS pour assurer une acquisition optimale des données, leur intégrité et leur traitement.

• Superviser un développeur junior et accompagner les membres de l’équipe en partageant votre expertise et les meilleures pratiques en ML, en MLOps et en développement de logiciels pour susciter un environnement d’expérimentation et d’apprentissage.

• Rédiger des publications scientifiques détaillant les résultats, les techniques mises en oeuvre et les améliorations effectuées. Présenter les travaux menés lors de conférences, d’ateliers et de séminaires.

• Effectuer une veille sur les dernières avancées en matière de machine learning, d’intelligence artificielle, et les intégrer dans nos procédés.

Exigences

Nous recherchons une personne motivée, autonome et capable de résoudre des problèmes, dotée d’excellentes capacités d’analyse et d’un fort penchant pour le travail en équipe.

• Bac+5 ou doctorat en sciences des données, en informatique, en TAL, en ML ou dans un domaine connexe.

• Expérience du développement de POC et de prototypes en MLOps, avec des résultats avérés.

• Maîtrise de la recherche en génie logiciel (modularité, reproductibilité et réutilisabilité).

• Connaissance des méthodes et des technologies actuelles dans au moins l’un des domaines suivants : traitement automatique des langues, web sémantique, vision par ordinateur, apprentissage automatique, NoSQL.

• Solide connaissance de Python (NumPy, PyTorch, TensorFlow).

• Excellentes compétences en communication et état d’esprit collaboratif. Ouverture à la collaboration interdisciplinaire en particulier avec les SHS.

• Capacité à mener une recherche universitaire de qualité, illustrée par des résultats concrets.

• Langues : Excellente maîtrise de l’anglais. Le français est un plus.

Les compétences et les domaines de connaissances suivants seront très appréciés, bien qu’ils ne soient pas strictement requis pour le poste :

• Expérience en matière de coaching et de mentorat, y compris la mise en œuvre des meilleures pratiques en matière d’ingénierie.

• Expérience de rédaction de data papers.

• Expérience du développement web à l’aide de frameworks et de langages tels que React, JavaScript, Django et/ou Node.js.

• Connaissance du framework IIIF et du viewer Mirador.

Processus de sélection

Envoyer la candidature en français ou en anglais (CV détaillé, lettre de motivation, copie des documents attestant du niveau d’études requis, noms et adresses e-mail de deux référents) au format PDF, au plus tard le 13 mai 2024. Les profils et portfolios Gitlab/Github sont plus que bienvenus.

Les candidats sélectionnés seront informés par e-mail au plus tard le 17 mai 2024 et invités à participer à des entretiens à Rennes (ou à distance) à la fin du mois de mai 2024.

Poste de catégorie A :

• Ouvert aux non titulaires dans le cadre d’un CDD d’un an renouvelable.

Informations complémentaires

• Possibilité de télétravail (des solutions adaptées individuellement sont possibles, mais pas de travail entièrement à distance)

• Heures par semaine : 36:30

• Avantages du travail dans le secteur public, tels que 54 jours de congés par an

• Rémunération : selon la grille des Ingénieurs de recherche et l’expérience (INM 718, Salaire net de 2 840,72 euros / mois)

Pour plus d’informations, contacter Clarisse Bardiot clarisse.bardiot@univ-rennes2.fr ou drv-pole-europe@univ-rennes2.fr

Site web : https://stage-to-data.huma-num.fr/

Salaire : 3534 € (Euros) par mois

Expérience : Tous niveaux d’expérience