Contexte et atouts du poste
Dans le cadre d’un partenariat public relevant du PEPR MobSciDat Factory / PEPR Data Technology for Mobility in the Territories (Mobidec), ce stage s’inscrit dans les activités de recherche menées autour de la science des données appliquée à la mobilité et de la protection de la vie privée dans les environnements numériques.
Le travail s’inscrit plus particulièrement dans la continuité du projet de recherche PRIMO
( financé par le PEPR MobSciDat Factory, qui vise à analyser comment les outils numériques d’aide à la mobilité transforment les pratiques de déplacement et les mobilités dites « virtuelles », tout en posant des enjeux majeurs en matière de collecte, de traitement et de gouvernance des données.
Le stage se déroulera en collaboration avec des chercheurs et ingénieurs du Laboratoire Ville Mobilité Transport (LVMT) – École des Ponts ParisTech / Université Gustave Eiffel – et contribuera aux axes de recherche portant sur la capture des données de mobilité, leur traçabilité, leur validité et leur conformité aux exigences de protection des données personnelles.
Mission confiée
Missions :
Avec l’aide de l’encadrante scientifique, la personne recrutée sera amenée à concevoir, développer et évaluer un cadre méthodologique permettant l’analyse automatisée, à grande échelle, de la transparence et de la cohérence des pratiques de collecte de données des applications mobiles de mobilité.
Les missions incluent notamment :
1. l’analyse de la cohérence entre les fonctionnalités déclarées des applications de mobilité et les permissions demandées ;
2. l’analyse automatique des politiques de confidentialité afin d’évaluer leur niveau de transparence, de spécificité et de conformité aux bonnes pratiques de protection des données ;
3. l’analyse statique des SDKs et des capacités techniques embarquées dans les applications, en particulier en lien avec les potentiels d’inférence de mobilité sans permission explicite ;
4. la conception d’un modèle de score de confiance interprétable, destiné à synthétiser ces analyses sous une forme compréhensible pour les utilisateurs et les chercheurs.
Pour une meilleure connaissance du sujet de recherche proposé :
Un état de l’art, une bibliographie et des références scientifiques sont disponibles aux URL suivantes ; le ou la candidat·e est invité·e à s’y référer :
Collaboration :
La personne recrutée sera en lien étroit avec les membres du Laboratoire Ville Mobilité Transport (LVMT) ainsi qu’avec les partenaires académiques du projet PEPR MobSciDat Factory, qui contribuent à la définition des cadres méthodologiques et à l’analyse des données de mobilité dans une perspective respectueuse de la vie privée.
Responsabilités :
La personne recrutée aura la charge de la mise en œuvre des chaînes de traitement (collecte, extraction, analyse et agrégation des données), ainsi que de la production des premiers résultats scientifiques. Elle prendra des initiatives pour améliorer la robustesse, la reproductibilité et la transférabilité des méthodes développées.
Pilotage / Management :
La personne recrutée aura la responsabilité de la gestion des jeux de données utilisés, du suivi des versions des scripts et prototypes logiciels produits, et de la documentation associée aux méthodes développées.
Principales activités
Principales activités :
5. Analyse des applications mobiles de mobilité (permissions, fonctionnalités déclarées et politiques de confidentialité).
6. Développement de scripts et de prototypes logiciels pour l’extraction et l’analyse automatisée des données.
7. Analyse statique des SDKs et des capacités techniques des applications en lien avec la protection de la vie privée.
8. Conception et évaluation d’un modèle de score de confiance interprétable pour les applications de mobilité.
9. Rédaction de rapports techniques et de contributions scientifiques.
Activités complémentaires :
10. Présentation de l’avancée des travaux aux partenaires du projet et aux équipes de recherche impliquées.
11. Rédaction de la documentation associée aux méthodes et outils développés.
12. Participation à la diffusion des résultats (séminaires, ateliers, contributions à des publications scientifiques).
Compétences
Compétences techniques et niveau requis :
Niveau bac/master 2 en cours (ou équivalent) en informatique, science des données, mathématiques appliquées, ou domaine connexe.
Connaissances de base en programmation (Python ou équivalent) et intérêt pour l’analyse de données et la recherche.
Langues :
Anglais scientifique (lecture et rédaction). Le français est un atout.
Compétences additionnelles appréciées :
Intérêt pour les questions de protection de la vie privée, de transparence des données ou de mobilité numérique.
Connaissances de base en traitement automatique du langage naturel ou en analyse de logiciels appréciées.
Avantages
13. Restauration subventionnée
14. Transports publics remboursés partiellement
15. Congés: 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d'autorisations d'absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement)
16. Possibilité de télétravail (après 6 mois d'ancienneté) et aménagement du temps de travail
17. Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.)
18. Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des œuvres sociales d'Inria)
19. Accès à la formation professionnelle
20. Sécurité sociale
Rémunération
Gratification
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