Ingénieur·e développement full stack pour la bibliométrie h/f

L'ingénieur-e de recherche contribuera aux développement d'un logiciel CNRS de text-mining dédié à l'analyse et la visualisation de notes collaboratives en ligne.
Activités
Développer un webservice collaboratif pour la prise de notes collaboratives et distribuée à partir de notes au format CRDT.
Développer des éléments de back-end permettant la gestion et l'indexation de meta-données de type CRDT
Développer des éléments de front-end interactif (en typescript) permettant l'analyse et l'exploration interactive de cartographie des notes
Intégrer ces composantes dans des interfaces logiciels en tant que web service
Analyser, critiquer et représenter les données et discuter les résultats issus de leur analyse,
Faire de la veille technologique sur les nouvelles approches dans le domaine de la gestion de bases de données, de l'analyse de données et de la visualisation d'information,
Participer à l'élaboration d'un cahier des charges,
Établir une documentation des outils déployés.
Compétences
Programmation d'applications web (front-end et back-end), des compétences dans les langages Haskell et Elm
Architecture logicielle,
Connaissance et pratique des bases de données : SQL (PostgreSQL, MySQL), MongoDB, Access.
Connaissance des technologies web (react JS, purescript, typescript, JavaScript, html5, CSS),
Connaissance des technologies de visualisation d'information, de manipulation de graphes complexes et des librairies associées (ex. : Sigma.js, D3.js, Echarts, Polymaps, networkX, etc.),
Connaissance des technologies de cartographie interactive (Leaflet) est un plus,
Connaissance des méthodes de traitement automatique de la langue et de fouille de texte est un plus,
Maîtrise des méthodes d'analyse et de représentation de données numériques, graphiques et des méthodes d'analyse et de cartographie de réseaux,
Maîtrise les méthodes de visualisation d'information et d'analyse exploratoire de données,
Maîtrise des techniques de présentation orale ou écrite.

Anglais : lu, écrit parlé : bonnes connaissances
Contexte de travail

Le poste requiert une étroite collaboration avec les équipes de text-mining de l'ISC-PIF et sera hébergé à l'ISC-PIF (113 rue Nationale, 75013 Paris) sous la responsabilité de David Chavalarias. Télétravail deux jours par semaine possible.