Data Scientist – Ingénieur de recherche MLOps / postdoc en humanités numériques

L’Université Rennes 2 est l’établissement d’accueil du projet de recherche « STAGE : De la scène aux données, le tournant numérique de l’historiographie des arts du spectacle contemporains », qui a reçu une bourse avancée ERC (2,5 millions €). À l’intersection de l’histoire, de l’épistémologie et des humanités numériques, l’objectif principal de STAGE est de déplacer les études sur les arts du spectacle dans un contexte numérique afin d’établir une nouvelle historiographie de la mise en scène et des processus créatifs en Europe depuis la Seconde Guerre mondiale. L’équipe est composée jusqu’à 10 personnes (chercheurs, data scientists, data Engineer, développeur junior, doctorants).

En tant qu’ingénieur Data Scientist / MLOps, vous jouerez un rôle de premier plan dans un projet de recherche international, en contribuant de manière proactive à la conception et au développement de processus de datafication provenant de documents multimodaux. Vous devrez mener des recherches de haute qualité, proposer des solutions créatives, diriger des initiatives de bout en bout, interagir avec vos pairs et des chercheurs du monde entier. Vous contribuerez également à promouvoir les meilleures pratiques d’apprentissage automatique et à encourager de nouvelles approches de résolution de problèmes au sein de l’équipe. Les responsabilités comprennent le développement de logiciels, l’apprentissage automatique, ainsi que l’identification et la mise en œuvre d’outils d’exploration de données qui seront adaptés aux exigences spécifiques du projet pour établir des pipelines de traitement.

Si vous êtes passionné par l’innovation et la refonte de l’historiographie à l’ère numérique, nous vous invitons à postuler pour rejoindre une équipe ouverte avec une culture de travail moderne.

Principales responsabilités

• Concevoir et maintenir une infrastructure ETL et MLOps évolutive pour les processus de datafication à partir de sources historiques et d’entreprises d’arts du spectacle (principalement des affiches, des textes, des photographies et des vidéos), y compris des données de séries chronologiques et des analyses de réseau.
• Effectuer des recherches de pointe sur les approches, méthodologies et outils d’apprentissage automatique. Développer un POC pour tirer des enseignements de données multimodales non structurées en étroite collaboration avec les experts du domaine impliqués dans le projet (chercheurs seniors, PostDocs, doctorants)
• Travailler avec des ingénieurs de données et des chercheurs en arts et sciences humaines pour garantir une acquisition, une intégrité et des pipelines de données optimaux
• Superviser un développeur junior et encadrer les membres de l’équipe, en partageant votre expertise et vos meilleures pratiques en matière d’ingénierie ML, de MLOps et de développement de logiciels pour cultiver un environnement d’expérimentation et d’apprentissage.
• Rédiger des documents de recherche détaillant les nouvelles découvertes, techniques et améliorations. Présenter les résultats de la recherche lors de conférences, d’ateliers et de séminaires
• Restez à jour avec les dernières avancées en matière d’apprentissage automatique et de technologies d’IA et intégrez-les dans nos solutions.