Environnement et contexte de travail
Notre établissement fait partie de l'Université PSL. Située au cœur de Paris, celle-ci fait dialoguer tous les domaines du savoir, de l'innovation et de la création. Classée parmi les 50 premières universités mondiales, elle forme au plus près de la recherche des chercheurs, artistes, ingénieurs, entrepreneurs ou dirigeants conscients de leur responsabilité sociale, individuelle et collective.
Structure d'accueil
L’ÉCOLE NORMALE SUPÉRIEURE
Créée en 1794, l'École normale supérieure, membre de l’Université PSL, est un établissement d'enseignement supérieur et de recherche qui recrute sur concours les étudiants les plus talentueux en France et à l'étranger. Établissement d'élite, dont l'activité recouvre l'essentiel des disciplines scientifiques et littéraires, l'ENS-PSL jouit d'un grand prestige international par la qualité de ses étudiants mais aussi par la réputation de ses centres de recherche.
Non-discrimination, ouverture et transparence
Les établissements membres de l'Université PSL s’engagent à soutenir et promouvoir l’égalité, la diversité et l’inclusion au sein de ses communautés. Nous encourageons les candidatures issues de profils variés, que nous veillerons à sélectionner via un processus de recrutement ouvert et transparent.
Missions
Activités principales
ENVIRONNEMENT DE TRAVAIL
ArTerm est un projet de recherche consacré à la littérature artistique et au rapport texte-image en Italie et en France (XVIe-XVIIe siècles). Il analyse la circulation des thèmes, concepts et vocabulaires de l’art entre les deux pays, dans un moment marqué par l’influence de la Renaissance italienne sur la théorie de l’art française. Le projet est financé par la Ville de Paris et l’Agence nationale de la Recherche.
MISSION PRINCIPALE
L’ingénieur recruté aura pour mission principale d’alimenter l’analyse lexicale du corpus bilingue du projet ArTerm, en langage TAL, afin d’alimenter une grande base de données de textes autour de la théorie de l’art, en italien et en français. Ce corpus fera l’objet d’une exploitation numérique transversale, à travers des parcours thématiques et lexicographiques. Ce chantier éditorial et numérique fera l’objet de recherches collectives, de publications et d’initiatives de valorisation en France et en Italie, en lien avec les institutions partenaires.
ACTIVITES PRINCIPALES
L’ingénieur d’études travaillera avec l’équipe ArTerm à la numérisation des textes et à leur encodage en XML-TEI. En particulier, il participera à l’édition numérique du corpus, et sera impliqué dans les activités suivantes :
1. Numérisation d'exemplaires imprimés (du XVIe et XVIIe siècle), transcription à l’aide de programmes d’OCR, structuration et vérification des textes, balisage du corpus en XML-TEI ;
2. Etude de la lexicographie comparée dans le corpus bilingue par les outils de traitement automatique de langues ;
3. Formation de jeunes collaborateurs aux outils de gestion collaboratifs pour l’édition numérique ;
4. Participer à la vie scientifique de l’équipe du projet : formations, séminaires, ateliers, alimentation du carnet Hypothèses ().
CHAMPS DES RELATIONS
Internes : Équipe Génétique et histoire des arts de l’ITEM, administration de l’ITEM, département informatique ENS-PSL
Externes : Université Sorbonne Nouvelle, consortium du Projet ArTerm, consortium ARIANE de l’infrastructure Huma-Num
Profil du candidat
Savoirs et compétences attendus
COMPETENCES ATTENDUES
Poste de catégorie : A - IGE (Ingénieur d'étude)
Date de prise de fonction : Dès que possible
Lieu de travail : Maison de la recherche, Sorbonne nouvelle, 75005 Paris
Diplôme : Bac + 3 en traitement de données
Expérience professionnelle : Expérience souhaitée dans un projet de recherche impliquant des données patrimoniales et/ou textuelles
Connaissances :
5. Métadonnées en SHS : TEI, Dublin Core, MODS, vocabulaire contrôlé
6. Structuration et interopérabilité des données
7. Normes FAIR
8. Humanités numériques, XML, TEI, TAL, Python
9. Langues : italien, français, anglais
Compétences techniques :
10. Outils : XSLT, Python, GitHub, gestion collaborative de documentation
11. Bases de données (relationnelles ou documentaires), gestion de formats hétérogènes
12. Construction de modélisation sémantique, par TAL
13. Expérience avec des plateformes comme Omeka ou outils FAIR
Compétences comportementales :
14. Rigueur, autonomie, sens de l’organisation
15. Goût du travail en équipe interdisciplinaire et international
16. Qualités rédactionnelles et de communication
17. Intérêt pour l’histoire de l’art, les Lettres et les humanités de façon générale
Diplôme et expérience professionnelle
Bac+3
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