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Ingénieur en reproductibilité scientifique h/f

Jouy-en-Josas
CNRS
Publiée le Il y a 16 h
Description de l'offre

Informations générales

Réservé uniquement aux agents CNRS (fonctionnaires et CDI)
Intitulé de l'offre : Ingénieur en reproductibilité scientifique H/F
Référence : UAR2007-MOBINT-K54017
Lieu de travail : JOUY EN JOSAS CEDEX
Institut : INSHS - Institut des sciences humaines et sociales
Date de publication : mardi 2 décembre 2025
Session : Campagne Hiver 2026
Groupe de Fonction : IEG3
BAP : E - Informatique, Statistiques et Calcul scientifique
Emploi type : Ingenieure statisticienne ou ingenieur statisticien

Missions

L'ingénieur statisticien ou l'ingénieure statisticienne contribuera à l'évaluation de la reproductibilité des résultats de la recherche en sciences sociales quantitative (économie, gestion, sciences politiques, au sein de l'agence de certification de la recherche CASCAD (UAR2007). Il s'agira principalement de vérifier et d'exécuter des codes informatiques fournis par les chercheurs et de vérifier si les résultats obtenus correspondent à ceux présentés dans leur article scientifique.


Activités

- Exécuter et évaluer les codes scientifiques produits par des chercheurs sur différents logiciels de statistique ou d'économétrie,
- Contribuer à la mise en place de procédures garantissant la confidentialité des codes informatiques et des données évalués par l'UAR. Dans le cas des données administratives, collaborer avec l'équipe du Centre d'Accès Sécurisé aux Données (CASD),
- Contribuer à l'établissement de recommandations (« guidelines ») aux chercheurs afin que leur recherche puisse être certifiée par l'UAR,
- Gérer les relations avec les prestataires (cloud services, développement web, directions services informatiques des centres de recherche partenaires en France et à l'étranger).


Compétences

Savoirs généraux, théoriques ou disciplinaires :
- Connaissance approfondie des méthodes statistiques et économétriques, et plus généralement des méthodes numériques utilisées en économie-gestion (simulation, résolution numérique de modèles, ,
- Connaissance approfondie des logiciels de statistique et d'économétrie (R, Matlab, Stata, Eviews, .

Savoir-faire opérationnels :
- Maîtrise d'au moins un langage de programmation (R, Python ou Matlab),
- Maîtrise de l'outil informatique pour le traitement d'informations de bases de données,
- Maîtrise des méthodes de traitements statistiques (économétrie, Machine Learning),
- Aisance rédactionnelle (notes de synthèse en anglais),
- Capacités à travailler en équipe,
- Anglais (niveau B1 minimum du CECRL).

Savoir être :
- Autonomie / Capacité d'adaptation,
- Fiabilité / Rigueur / Sens de l'organisation,
- Curiosité intellectuelle / Sens critique.


Contexte de travail

En 2017, le CNRS, HEC Paris et l'Université d'Orléans ont créé CASCAD (Certification Agency for Scientific Code and Data), unité d'appui à la recherche spécialisée dans la certification de la reproductibilité de la recherche scientifique (. En s'inscrivant dans le courant de la recherche ouverte, I'UAR CASCAD a pour objectif d'offrir à la communauté académique nationale et internationale, un service innovant de certification de la reproductibilité des publications scientifiques. Cette initiative scientifique a fait l'objet d'une publication dans la revue Science en 2019 et dans de nombreux autres journaux scientifiques.
L'UAR comprend 5 membres et est dirigée par son cofondateur, professeur de finance à HEC Paris et Doyen associé en charge de la recherche à HEC Paris.
Les principaux bureaux de l'unité se trouvent sur le campus d'HEC Paris à Jouy-en-Josas, à proximité de Paris et de Versailles, l'un des plus grands campus en Europe (140 hectares). La diversité des installations et son cadre exceptionnel offrent aux étudiants et au personnel l'environnement, l'émulation et l'expérience académique d'une institution de classe mondiale. Un cadre unique et dynamique, où il fait bon vivre, apprendre, travailler et innover.
L'ingénieur statisticien ou l'ingénieure statisticienne travaillera sous la supervision directe du DU de cascad et en équipe avec un IR et IE CNRS titulaires.

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