Ingénieur.e d'étude en traitement du langage naturel et apprentissage automatique
Référence : 2026-2205639
- Fonction publique : Fonction publique de l'État
- Employeur : Université de Strasbourg
- Localisation : Bureau d'Economie Théorique et Appliquée et Centre d'études internationales de la propriété
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- Nature de l’emploi Emploi ouvert uniquement aux contractuels
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Nature du contrat
CDD de 2 ans
- Expérience souhaitée Non renseigné
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Rémunération Fourchette indicative pour les contractuels Catégorie A. IGE € brut/an Fourchette indicative pour les fonctionnaires Non renseignée
- Catégorie Catégorie A (cadre)
- Management Non renseigné
- Télétravail possible Non renseigné
Vos missions en quelques mots
CDD de projet 24 mois
Démarrage à compter du 13/04/2026
Catégorie : A Corps : Ingénieur d'études
Affectation : Bureau d’Economie Théorique et Appliquée (BETA) et Centre d’études internationales de la propriété intellectuelle (CEIPI)
Emploi ouvert aux agents contractuels uniquement
Rémunération selon grille de la Fonction Publique
Mission
L’ingénieur·e participera au développement d’une plateforme de données et d’outils analytiques permettant de représenter et de suivre les liens entre recherche académique, innovation industrielle et cadres réglementaires en IA/ML. Il/elle contribuera à la conception d’un cadre méthodologique et technique pour le suivi responsable de l’innovation et au développement d’indicateurs reliant science, technologie, économie et société.
Activités
1. Développement d’outils d’analyse textuelle de données juridiques et scientifique :
Le/la titulaire du poste sera responsable de la conception et de la mise en place d'une méthode de représentation des brevets et des articles académiques, optimisée pour le suivi des changements et de l’évolution des thématiques dans divers domaines scientifiques et technologiques. Cette représentation devra intégrer l’information temporelle et les contributions techniques majeures des documents tout en restant invariante face aux styles de rédaction.
- Développer une méthode de représentation des documents : concevoir et développer une méthode de représentation combinant l’information temporelle et les contributions techniques principales des brevets et articles académiques.
- Générer une vue globale de l’évolution des concepts : Utiliser la nouvelle méthode de représentation des documents pour créer une vue d’ensemble de l’évolution des concepts clés dans des domaines spécifiques.
- Détection de l’émergence de nouveaux concepts : Mettre en place des méthodes de détection des nouveaux concepts en mesurant les différences entre les nouveaux clusters de concepts et ceux déjà existants, afin d’évaluer la nouveauté et l’importance des nouveaux concepts dans un domaine.
2. Contribution au cadre de recherche et innovation responsables (RRI)
- Développer des indicateurs et métriques permettant d’évaluer la durabilité et la responsabilité de l’innovation en IA.
- Participer à la valorisation scientifique (séminaires, publications, ateliers ENACT-IA).
Activités associées :
- Assurer et partager une veille sur les outils et technologies applicables à l’analyse de données juridiques.
- Participer aux activités transversales et aux événements organisés dans le domaine de tu TAL et de l’analyse de données (conférences, séminaires).
Profil recherché
a) Savoir sur l’environnement professionnel
- Maîtrise des techniques de traitement et d’analyse des données textuelles et visuelles.
- Expérience dans l’utilisation d’embeddings et de modèles de représentation de données complexes.
- Compétences en développement de systèmes de RAG (Retrieval-Augmented Generation) et en conception d’architectures de bases de données vectorielles.
- Compétences avancées en visualisation de données et développement d’interfaces interactives.
- Expérience en science des données et en apprentissage automatique, particulièrement pour la détection et la modélisation des thématiques et des styles évolutifs.
- Connaissance des bases de données scientifiques, artistiques et brevets.
- Capacité à travailler de manière autonome et en équipe dans un environnement de recherche.
b) Savoir-faire opérationnel
Le/la candidat(e) idéal(e) doit posséder un diplôme de niveau master en science des données, intelligence artificielle, linguistique computationnelle, avec une expérience préalable en traitement de données textuelles, notamment dans l’analyse du lien entre science et technologie à partir de plongements sémantiques. Une xpérience démontrée dans le domaine de l’exploitation de données liées à l’innovation scientifique, technologique sera un atout majeur.
- Aptitude à dégager des actions prioritaires et à établir un plan d’action.
- Capacités de communication écrite et orale (en français et en anglais), notamment pour la rédaction de documentation de projets informatique.
- Capacité à rendre compte et à capitaliser les expériences.
- Compréhension des principes d’application des outils d’IA générative.
- Capacités organisationnelles et de planification ; gestion de projets.
- Expérience préalable dans la conception et la gestion de projets liés au TAL et à l’analyse du lien science et technologie
- Maîtrise de l’anglais.
c) Savoir-faire comportemental
- Initiative, autonomie, sens de l’organisation, reporting, respect des délais.
- Capacités d’observation, d’analyse et de synthèse.
- Disponibilité et flexibilité.
- Capacité à innover, curiosité intellectuelle.
- Capacité à travailler en équipe, à collaborer.
- Capacité à s’adapter dans différents contextes.
- Rigueur professionnelle.
- Capacité d’écoute et d’accompagnement.
Éléments de candidature
Personnes à contacter
Qui sommes-nous ?
Descriptif du service
Composante de formation, unité de recherche, direction / service :
Bureau d’Economie Théorique et Appliquée (BETA) – Faculté de Sciences Economiques et de Gestion 61 avenue de la Forêt Noire 67000 Strasbourg & Centre d’études internationales de la propriété intellectuelle (CEIPI) - 7, rue de l’Écarlate FR-67082 STRASBOURG Cedex
Nombre d’agents à encadrer (éventuellement) : /
Lieu d’exercice : CEIPI - Bâtiment LE CARDO - 7, rue de l’Ecarlate à Strasbourg
À propos de l'offre
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Ce poste s’inscrit dans le cadre du développement de la chaire MANTRA, portée conjointement par le CEIPI et BETA (Université de Strasbourg), et intégrée au réseau ENACT-IA (European Network for AI by Collaborative Transformation).
ENACT-IA a pour ambition de faire de la région Grand Est un pôle d’excellence européen en intelligence artificielle responsable.La chaire MANTRA vise à cartographier et mesurer les dynamiques d’innovation en IA/ML, depuis la recherche fondamentale jusqu’à leur déploiement industriel, dans une perspective de recherche et innovation responsables (RRI). Le poste contribuera à la mise en œuvre d’outils de représentation et d’analyse des données pour soutenir cette démarche.
Situation du poste dans l’organigramme
Sous l’autorité du directeur du BETA et en lien fonctionnel direct avec les responsables scientifiques de la chaire MANTRA (« Mapping the Innovation Landscape: Towards Responsible AI »), intégrée au réseau européen ENACT-IA.
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▪ Possibilité de déplacements occasionnels pour assister à des conférences, des événements ou des réunions liées au travail.
▪ Activité à rythme variable selon les actions à mener.
▪ Contraintes de délais à respecter. -
Vacant à partir du 13/04/2026
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Data engineer
