Expert en sciences des données F/H

Choisir Sorbonne Université, c'est rejoindre une université engagée sur les enjeux de développement durable, de diversité, d'égalité, d'innovation, de diffusion des savoirs, d'ouverture sur le monde et de qualité de vie au travail de ses personnels.

Université pluridisciplinaire de recherche intensive de rang mondial, elle s'attache à répondre aux enjeux scientifiques du 21e siècle et à transmettre les connaissances issues de ses laboratoires et de ses équipes de recherche.

Déployant ses formations auprès de 55 000 étudiantes et étudiants dont 4000 doctorantes et doctorants et 12300 étudiantes et étudiants étrangers, elle regroupe plus de 3300 enseignantes et enseignants, enseignantes-chercheuses et enseignants-chercheurs, chercheuses et chercheurs, près de 4 000 enseignants-chercheurs et enseignants partenaires, environ 3 000 personnels de bibliothèque, administratifs, technique, sociaux et de santé (BIATSS) et 2000 IATSS partenaires. Son budget est de plus de 700 M€.

Située au coeur de Paris, elle présente une organisation avec des directions inter-facultaires et trois facultés de « Lettres », « Santé » et « Sciences et Ingénierie » et est présente dans plus de 27 sites en Ile-de-France et en régions.

CDD de 24 mois.

Mission :
L'Expert-e en Science des données sera amené-e à travailler sur des projets interdisciplinaires en collaboration avec différentes entités de Sorbonne Université et des partenaires industriels. La donnée occupe un rôle central dans ces projets. Le/la titulaire du poste sera amené-e à participer à leur implémentation et à encadrer des profils juniors dans le cadre de la recherche.
Dans le cadre de l'offre de formation proposée par SCAI, le/la titulaire participera également à l'organisation de workshops pour un public non nécessairement scientifique. Il/elle aura aussi la possibilité de dispenser des cours de formation initiale via différentes composantes de Sorbonne Université.

Activités principales :
Contribution au Pôle Ingénierie IA :
Participer activement à la structuration et à l'amélioration continue des pratiques du Pôle : revues de code, documentation technique, standardisation des pipelines ML
Contribuer à la mutualisation des outils et méthodes au sein du Pôle (frameworks internes, templates de projets, environnements partagés)
Participer aux réunions et contribuer à la priorisation collective des travaux
Assurer une veille technologique partagée et la restituer régulièrement à l'équipe
Collaborer étroitement avec les autres membres du Pôle sur les projets transversaux, en assurant la transmission de compétences et le partage de retours d'expérience
Contribuer à l'élaboration de la feuille de route technique du Pôle en lien avec le responsable d'équipe

Projets en Science des données :
Collaborer avec les enseignants-chercheurs pour concevoir et implémenter des solutions en sciences des données : NLP/LLM, traitement du signal ou de l'image
Développer des pipelines ML de bout en bout : collecte, prétraitement, modélisation, évaluation, mise en production
Contribuer au packaging et à la diffusion des solutions développées (webapp)
Assurer la reproductibilité des expériences (versioning de code, tracking d'expérimentations, gestion des données)

Suivi de projet :
Assurer le suivi opérationnel des projets : jalons, livrables, coordination entre parties prenantes (chercheurs, partenaires, équipe technique)
Rendre compte de l'avancement des projets et identifier les risques ou blocages techniques
Participer aux réunions de pilotage et contribuer au reporting

Formation initiale et continue :
Participer au développement de l'offre de formation de SCAI
Proposer de nouveaux cours en lien avec les évolutions scientifiques
Organiser des workshops pour un public non nécessairement scientifique, en abordant les aspects mathématiques et informatiques
Dispenser des cours de formation initiale et superviser des stagiaires dans le cadre de leur formation

Connaissances :

• Statistiques et machine learning. Expertise d'au moins un des domaines suivants : NLP/LLM, traitement de l'image ou traitement du signal (expertise)
• Techniques statistiques et informatiques de collecte et de traitement de données (expertise)
• Mathématiques (maîtrise)
• Programmation Python (expertise)
• Frameworks de deep learning : PyTorch, HuggingFace Transformers (maîtrise)
• Outils de versioning et collaboration : Git, GitHub/GitLab (maîtrise)
• Pratiques MLOps : Docker, CI/CD, expérimentation tracking (connaissance)
• Langue anglaise : B2 (cadre européen commun de référence pour les langues)

Compétences opérationnelles :

• Piloter un projet. Assurer une veille
• Apporter des réponses à des besoins spécifiques
• Identifier et restituer de l'information
• Réaliser des synthèses
• Communiquer et faire preuve de pédagogie

Compétences comportementales :

• Capacité à travailler en équipe et en mode collaboratif
• Capacité de prospective
• Capacité de conceptualisation
• Créativité / Sens de l'innovation

Diplôme réglementaire souhaité - Formation professionnelle si souhaitable :

• Master, diplôme d'ingénieur
• Domaine de formation souhaité : statistiques et probabilités, informatique, mathématiques appliquées