Une - Un Data Scientist H/F - Service Public

La direction des études, de l'économie, et de la prospective conduit des missions sur tous les domaines d'intervention de l'Autorité. Elle compte une vingtaine de collaborateurs. Le département Données et technologies pilote, entre autres, les travaux de data science et d'analyse de données, ainsi que différents projets liés à l'intelligence artificielle. Il regroupe 10 agents.


Concevoir et valider des méthodologies d'analyse au service de la régulation (pluralisme, audiences, équilibres économiques, risques liés aux plateformes numériques...).
Capitaliser sur l'état de l'art et les acteurs du monde académique pour proposer des solutions répondant aux besoins du régulateur.
Conduire la modélisation quantitative et statistique des données audiovisuelles et numériques.
Concevoir les briques d'analyse automatique du langage et les protocoles de validation associés.
Garantir des résultats reproductibles et opposables.
Contribuer à la doctrine technique du département.
Assurer une veille sur l'état de l'art en apprentissage automatique et en analyse du langage appliqués à la régulation numérique.

Diplôme de grande école d'ingénieur, d'école normale supérieure ou master recherche (Bac +5 à Bac +8) en mathématiques appliquées, physique, informatique, science des données ou discipline connexe. Un doctorat est valorisé.
Une première expérience en science des données et intelligence artificielle (apprentissage automatique, apprentissage profond), ou parcours de recherche.
Compétences en traitement automatique du langage naturel : segmentation thématique, annotation assistée par modèle, représentations vectorielles (embeddings).
Expérience pratique des grands modèles de langage et de l'intelligence artificielle générative.
Connaissance de la modélisation quantitative et statistique : statistiques, séries temporelles, économétrie, modèles de systèmes complexes.
Maîtrise de Python et des bibliothèques associées (PyTorch, Hugging Face).
Rigueur scientifique et expérimentale : conception de protocoles d'évaluation, métriques, mesure d'accord inter-annotateurs, reproductibilité, capacité à rendre une méthodologie défendable scientifiquement et juridiquement
Esprit de recherche, autonomie, aisance rédactionnelle, capacité à synthétiser et à vulgariser.
La connaissance des environnements de déploiement (conteneurs, orchestration) serait un plus