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2026-1334 - Expert en sciences des données F/H

Mon, 20 Apr 2026 13:45:07 Z

Domaine / métier : 03 - Catégorie A - Ingénieur d'études (IGE)/E - Informatique Statistiques et Calcul scientifique - Ingénieur-e en calcul scientifique
Nature de l'emploi : Emploi ouvert uniquement aux contractuels
Description du poste :
Fonctions : Expert-e en sciences des données Catégorie : A Corps : IGE BAP : E CDD de 24 mois. Mission : L’Expert-e en Science des données sera amené-e à travailler sur des projets interdisciplinaires en collaboration avec différentes entités de Sorbonne Université (laboratoires, instituts, etc.) et des partenaires industriels. La donnée occupe un rôle central dans ces projets. Le/la titulaire du poste sera amené-e à participer à leur implémentation et à encadrer des profils juniors dans le cadre de la recherche. Dans le cadre de l'offre de formation proposée par SCAI, le/la titulaire participera également à l'organisation de workshops pour un public non nécessairement scientifique (étudiants, chercheurs, professionnels, etc.). Il/elle aura aussi la possibilité de dispenser des cours de formation initiale via différentes composantes de Sorbonne Université. Activités principales : Contribution au Pôle Ingénierie IA : Participer activement à la structuration et à l'amélioration continue des pratiques du Pôle : revues de code, documentation technique, standardisation des pipelines ML Contribuer à la mutualisation des outils et méthodes au sein du Pôle (frameworks internes, templates de projets, environnements partagés) Participer aux réunions et contribuer à la priorisation collective des travaux Assurer une veille technologique partagée et la restituer régulièrement à l'équipe Collaborer étroitement avec les autres membres du Pôle sur les projets transversaux, en assurant la transmission de compétences et le partage de retours d'expérience Contribuer à l'élaboration de la feuille de route technique du Pôle en lien avec le responsable d'équipe Projets en Science des données : Collaborer avec les enseignants-chercheurs pour concevoir et implémenter des solutions en sciences des données : NLP/LLM, traitement du signal ou de l'image Développer des pipelines ML de bout en bout : collecte, prétraitement, modélisation, évaluation, mise en production Contribuer au packaging et à la diffusion des solutions développées (webapp) Assurer la reproductibilité des expériences (versioning de code, tracking d'expérimentations, gestion des données) Suivi de projet : Assurer le suivi opérationnel des projets : jalons, livrables, coordination entre parties prenantes (chercheurs, partenaires, équipe technique) Rendre compte de l'avancement des projets et identifier les risques ou blocages techniques Participer aux réunions de pilotage et contribuer au reporting Formation initiale et continue : Participer au développement de l’offre de formation de SCAI Proposer de nouveaux cours en lien avec les évolutions scientifiques Organiser des workshops pour un public non nécessairement scientifique, en abordant les aspects mathématiques et informatiques Dispenser des cours de formation initiale et superviser des stagiaires dans le cadre de leur formation

Connaissances : Statistiques et machine learning. Expertise d’au moins un des domaines suivants : NLP/LLM, traitement de l’image ou traitement du signal (expertise) Techniques statistiques et informatiques de collecte et de traitement de données (expertise) Mathématiques (maîtrise) Programmation Python (expertise) Frameworks de deep learning : PyTorch, HuggingFace Transformers (maîtrise) Outils de versioning et collaboration : Git, GitHub/GitLab (maîtrise) Pratiques MLOps : Docker, CI/CD, expérimentation tracking (connaissance) Langue anglaise : B2 (cadre européen commun de référence pour les langues) Compétences opérationnelles : Piloter un projet. Assurer une veille Apporter des réponses à des besoins spécifiques Identifier et restituer de l'information Réaliser des synthèses Communiquer et faire preuve de pédagogie Compétences comportementales : Capacité à travailler en équipe et en mode collaboratif Capacité de prospective Capacité de conceptualisation Créativité / Sens de l'innovation Diplôme réglementaire souhaité - Formation professionnelle si souhaitable : Master, diplôme d'ingénieur Domaine de formation souhaité : statistiques et probabilités, informatique, mathématiques appliquées
Niveau d'études : Niveau 6 - Bac + 3
Langue / Niveau :
Anglais : 4 - Niveau avancé (B2)

2026-1333 - Expert en sciences des données - Spécialité Santé F/H

Mon, 20 Apr 2026 13:23:31 Z

Domaine / métier : 03 - Catégorie A - Ingénieur d'études (IGE)/E - Informatique Statistiques et Calcul scientifique - Ingénieur-e en calcul scientifique
Nature de l'emploi : Emploi ouvert uniquement aux contractuels
Description du poste :
Mission : L’Expert-e en Science des données sera amené-e à travailler sur des projets interdisciplinaires en collaboration avec différentes entités de Sorbonne Université (laboratoires, instituts, etc.) et des partenaires industriels. La donnée occupe un rôle central dans ces projets. Le/la titulaire du poste sera amené(e) à participer à leur implémentation et à encadrer des profils juniors dans le cadre de la recherche. Dans le cadre de l'offre de formation proposée par SCAI, le/la titulaire participera également à l'organisation de workshops pour un public non nécessairement scientifique (étudiants, chercheurs, professionnels, etc.). Il/elle aura aussi la possibilité de dispenser des cours de formation initiale via différentes composantes de Sorbonne Université. Activités principales : Contribution au Pôle Ingénierie IA : Participer activement à la structuration et à l'amélioration continue des pratiques du Pôle : revues de code, documentation technique, standardisation des pipelines ML Contribuer à la mutualisation des outils et méthodes au sein du Pôle (frameworks internes, templates de projets, environnements partagés) Participer aux réunions et contribuer à la priorisation collective des travaux Assurer une veille technologique partagée et la restituer régulièrement à l'équipe Collaborer étroitement avec les autres membres du Pôle sur les projets transversaux, en assurant la transmission de compétences et le partage de retours d'expérience Contribuer à l'élaboration de la feuille de route technique du Pôle en lien avec le responsable d'équipe Projets en Science des données : Collaborer avec les enseignants-chercheurs et les cliniciens pour concevoir et implémenter des solutions en sciences des données appliquées à la santé : analyse d'imagerie médicale, traitement de données cliniques, modélisation prédictive à partir de cohortes de patients, NLP sur des corpus biomédicaux Développer des pipelines ML de bout en bout : collecte, prétraitement, modélisation, évaluation, mise en production Contribuer au packaging et à la diffusion des solutions développées (webapp) Assurer la reproductibilité des expériences (versioning de code, tracking d'expérimentations, gestion des données) Suivi de projet : Assurer le suivi opérationnel des projets : jalons, livrables, coordination entre parties prenantes (chercheurs, partenaires, équipe technique) Rendre compte de l'avancement des projets et identifier les risques ou blocages techniques Participer aux réunions de pilotage et contribuer au reporting Formation initiale et continue : Participer au développement de l’offre de formation de SCAI Proposer de nouveaux cours en lien avec les évolutions scientifiques Organiser des workshops pour un public non nécessairement scientifique, en abordant les aspects mathématiques et informatiques Dispenser des cours de formation initiale et superviser des stagiaires dans le cadre de leur formation

Connaissances : Statistiques et machine learning. Expertise d’au moins un des domaines suivants : NLP/LLM, traitement de l’image ou traitement du signal (expertise) Techniques statistiques et informatiques de collecte et de traitement de données (expertise) Mathématiques (maîtrise) Programmation Python (expertise) Frameworks de deep learning : PyTorch, HuggingFace Transformers (maîtrise) Outils de versioning et collaboration : Git, GitHub/GitLab (maîtrise) Pratiques MLOps : Docker, CI/CD, expérimentation tracking (connaissance) Langue anglaise : B2 (cadre européen commun de référence pour les langues) Compétences opérationnelles : Piloter un projet. Assurer une veille Apporter des réponses à des besoins spécifiques Identifier et restituer de l'information Réaliser des synthèses Communiquer et faire preuve de pédagogie Compétences comportementales : Capacité à travailler en équipe et en mode collaboratif Capacité de prospective Capacité de conceptualisation Créativité / Sens de l'innovation Diplôme réglementaire souhaité - Formation professionnelle si souhaitable : Master, diplôme d'ingénieur Domaine de formation souhaité : statistiques et probabilités, informatique, mathématiques appliquées
Niveau d'études : Niveau 6 - Bac + 3
Langue / Niveau :
Anglais : 4 - Niveau avancé (B2)