Comprendre son temps pour agir sur le monde. Sciences Po est une université de recherche internationale, ouverte sur le monde, qui se place parmi les meilleures en sciences humaines et sociales. Présente depuis plus de 150 ans, elle délivre sur ses sept campus une formation fondamentale dans cinq disciplines : économie, droit, histoire, sociologie, science politique. Pour contribuer à son essor, Sciences Po s'appuie sur des femmes et des hommes de talents dont la pluralité constitue une véritable richesse. Cette communauté de travail partage de profondes valeurs d'humanisme et des engagements affirmés en faveur de l'égalité des chances, la diversité et la transition environnementale. Quelle que soit votre expertise, travailler à Sciences Po, c'est mener une mission qui a un impact, un sens et une utilité collective.
Unité mixte fondée par Sciences Po et le CNRS en 2005, le Centre de données socio-politiques (CDSP) est l'un des principaux centres français de production et de gestion de données pour les sciences sociales. Il remplit des missions essentielles de documentation, de mise à disposition et de production d'enquêtes et de données de recherche. Fort d'une équipe d'environ vingt ingénieur·es spécialisé·es, le CDSP propose une offre de services complète à la communauté scientifique : collecte, traitement, diffusion des données, développement de solutions numériques. Il contribue également à la recherche méthodologique, tant qualitative que quantitative.
Le ou la Data Scientist recruté.e fera partie de l'équipe Documentation du CDSP et sera placé.e sous la responsabilité hiérarchique de la coordinatrice du WorkPackage 3 du projet FAIRwithDDI (https://www.sciencespo.fr/cdsp/fr/projets/projets-en-cours/fairwithddi/).
Il ou elle travaillera en lien avec les membres de l'équipe projet en charge de la réalisation de ce WorkPackage et avec la responsable du projet FAIRwDDI et de l'équipe Documentation. Le ou la Data Scientist recruté·e interviendra dans le cadre du troisième volet du projet ANR FAIRwDDI : Upscaling metadata using AI.
L'objectif est de concevoir un protocole automatisé de curation de métadonnées reposant sur des techniques de traitement automatique du langage naturel (NLP) et d'apprentissage machine, en vue d'améliorer l'interopérabilité des données d'enquête en sciences humaines et sociales (SHS).
Ce travail s'inscrit également dans le développement de l'outil ReQuest, conçu pour explorer et comparer des questions d'enquêtes en SHS. Le protocole élaboré dans le cadre de FAIRwDDI y sera intégré pour enrichir les possibilités de navigation. Les missions s'articuleront également avec les travaux du projet ONTOLISST (https://www.sciencespo.fr/cdsp/fr/projets/projets-en-cours/ontolisst/), dans une démarche commune visant à favoriser l'harmonisation et l'interopérabilité des métadonnées en SHS.
Le ou la Data Scientist aura pour mission principale le développement et l'automatisation du protocole de curation des métadonnées des enquêtes du CDSP et des partenaires du projet selon le standard de valorisation de données Data Documentation Initiative (DDI). Ce protocole de curation sera ensuite intégré au processus de publication de métadonnées sur l'outil ReQuest.
Activités :
- Développer un protocole de curation automatisée de métadonnées XML DDI basé sur le NLP et/ou l'apprentissage machine ;
- Réaliser une analyse de l'état des métadonnées du CDSP et des partenaires (FSD, INSERM), identifier les écarts, et proposer des règles d'harmonisation ;
- Contribuer à la modélisation, méta-modélisation et appariement de schémas de métadonnées du CDSP et des partenaires ;
- Concevoir et implémenter des règles semi-automatiques de correspondance entre structures de données ;
- Produire des visualisations de l'information (ex. : graphe de connaissances) pour représenter les liens entre métadonnées ;
- Participer à l'intégration du protocole dans l'outil ReQuest, en collaboration avec les membres de l'équipe Projets numériques du CDSP ;
- Documenter les méthodes et procédures mises en place dans une logique de transparence et de réutilisabilité ;
- Présenter les résultats en français et en anglais dans des événements scientifiques, ateliers et réunions de projets.
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