Chargé de projet européen dans le domaine des large language models (H/F)
Référence : 2026-2261309
- Fonction publique : Fonction publique de l'État
- Employeur : Agence Nationale de Sécurité Sanitaire de l'Alimentation, de l'Environnement et du Travail (ANSES)
- Localisation : Maisons-Alfort
Partager la page
Veuillez pour partager sur Facebook, Twitter et LinkedIn.
- Nature de l’emploi Emploi ouvert aux titulaires et aux contractuels
- Expérience souhaitée Confirmé
-
Rémunération Fourchette indicative pour les contractuels Non renseignée Fourchette indicative pour les fonctionnaires Non renseignée
- Catégorie Catégorie A (cadre)
- Management Non
- Télétravail possible Oui
Vos missions en quelques mots
En collaboration étroite avec les responsables du projet, vos journées seront rythmées par les activités suivantes :
• Recherche & développement :
o Réaliser l’état de l’art scientifique sur l’usage des LLM dans les revues systématiques.
o Concevoir une méthodologie innovante, définir les métriques de performance et bâtir les jeux de données de test (gold standards).
o Mener les phases de test et de validation de la méthodologie.
• Coordination de projet :
o Appuyer la coordination en assurant le relationnel avec les partenaires du projet pour le suivi technique.
o Organiser, animer et rédiger les comptes-rendus des réunions de travail.
• Rédaction et valorisation :
o Rédiger les livrables scientifiques attendus en anglais.
o Valoriser les résultats à travers des publications ou des présentations orales lors de conférences.
• Vie de l'unité :
o Participer aux activités reliant les méthodes développées dans PARC à des travaux et expertises de l’Agence, en collaboration avec les unités d’expertise de la DER.
Profil recherché
Formation et expérience requises :
o Niveau de formation : BAC + 5 souhaité. Diplôme d’ingénieur ou de Master 2 avec une spécialisation en science des données, intelligence artificielle, mathématiques, statistiques et/ou informatique. Minimum Bac + 3 ;
o Une première expérience professionnelle ou une thèse dans un des domaines cités est souhaitée ;
o Une première expérience à l’international serait un plus.
Compétences et qualités attendues :
Expertise technique
o Intelligence artificielle et LLM : maîtrise des LLM, avec une expérience en Prompt Engineering et en architectures RAG (Retrieval Augmented Generation).
o Écosystème open source : capacité à déployer et utiliser des modèles via des outils et plateformes tels que Hugging Face, Ollama ou LM-Studio.
o Programmation : connaissance de python (notebooks, analyse de données) et/ou de R, à condition d'avoir une forte volonté de transitionner vers Python.
Connaissances métier
o Revue systématique : expérience ou connaissance du processus de la revue systématique de la littérature.
o Évaluation des risques : fort intérêt pour la sécurité sanitaire et l’évaluation des risques chimiques.
Qualités personnelles
o Rigueur scientifique, fortes capacités d’analyse, de synthèse et force de proposition.
o Aptitude au travail en équipe pluridisciplinaire et aisance relationnelle pour l’appui à la coordination de projet.
o Autonomie, capacité à gérer ses priorités, réactivité, sens de l'organisation et respect des délais.
Langues : maîtrise de l’anglais scientifique (écrit et à l’oral) indispensable.
Niveau d'études minimum requis
- Niveau Niveau 6 Licence/diplômes équivalents
Éléments de candidature
Documents à transmettre
Qui sommes-nous ?
Dans le cadre du partenariat européen PARC (Partnership for the Assessment of Risk from Chemicals, eu-parc.eu), vous participerez au projet du workpackage 7 (WP7) « FAIR Data » portant sur l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) et notamment des Large Language Models (LLM) dans le processus d’évaluation du poids des preuves en vue d’identifier les dangers, en collaboration avec des partenaires du projet. Il s’agit d’automatiser ce processus en mobilisant les capacités des LLM d’analyser et de synthétiser le contenu d’un grand corpus de littérature scientifique à l’aide d’une méthodologie à développer. Vos missions seront de contribuer à la fois aux développements méthodologiques et à la coordination du projet.
Descriptif du service
La Direction de l’évaluation des risques (DER) assure l’ensemble des missions d’évaluation dans le domaine des bénéfices et des risques nutritionnels et sanitaires liés à l’alimentation, des risques liés à la santé-environnement, des risques liés à la santé au travail, des risques liés à la santé, à l’alimentation et au bien-être des animaux, et des risques liés à la santé des végétaux. Elle fait appel aux collectifs d’experts constitués auprès de l’Agence en coordonnant leurs travaux. Elle assure des missions d’alerte et de vigilance, organise les études et enquêtes nécessaires à la collecte des données utiles à ses travaux d’expertise, gère les observatoires et bases de données qui y sont associés et mène à bien les développements méthodologiques nécessaires à l’accomplissement de ses missions.
Au sein de la DER, l’Unité Méthodologie et Études (UME) appartient au domaine Observatoires, données et méthodes de la DER. L’équipe est composée de 17 agents. Elle a notamment pour mission le développement de méthodologies transversales d’évaluation des risques ou des expositions liées aux substances chimiques et aux agents physiques ou microbiologiques. Dans ce cadre, l’unité travaille à développer l’intégration de l’IA, notamment les LLM, dans les expertises de la DER. Elle participe notamment à des projets de recherche européens d’envergure, sur l'évaluation des risques, tel que PARC. L’unité est notamment responsable du projet pré-cité qui vise à rendre plus efficace et robus
À propos de l'offre
-
Le titulaire de ce poste est soumis à une déclaration publique d’intérêts.
-
Vacant à partir du 27/04/2026
-
Chercheuse / Chercheur
