Chargé(e) d'études en modélisation statistique

Le Cerema, établissement public relevant du ministère de la Transition écologique et de la Cohésion des territoires, est le premier établissement à pilotage partagé entre l’État et les collectivités territoriales. Il est présent au plus près des territoires avec ses 2 500 agents répartis dans 27 implantations de l'hexagone et des Outre-mer.

Capitalisant plus de 70 ans d'expertise, le Cerema constitue aujourd'hui un acteur de référence pour accompagner l’État, les collectivités locales et les entreprises dans l’adaptation au changement climatique. Il contribue également à la cohésion et à la transition écologique des territoires.

Doté d'un fort potentiel d'innovation et de recherche incarné notamment par son institut Carnot Clim'adapt, le Cerema agit dans 6 domaines d'activités : Expertise & ingénierie territoriale, Bâtiment, Mobilités, Infrastructures de transport, Environnement & Risques, Mer & Littoral.

La Direction Hauts-de-France du Cerema est l’une des 9 directions territoriales de l’établissement. Basée à Lille, avec des implantations à Sequedin et Saint-Quentin, elle compte 200 agents répartis en trois départements d’études et un Secrétariat Général.

Le poste à pourvoir est au sein du groupe Systèmes et Sécurité des Transports (SST) du département Déplacement, Aménagement, Territoires et Habitat (DATHa). Composé de spécialistes en évaluation de dispositifs innovants ou expérimentaux, le groupe SST est orienté sur le développement des mobilités actives, la mesure des enjeux de sécurité routière et la conception de systèmes de transport intelligents à travers la production d’études et la contribution à des appels à projet. Le poste de chargé d’études modélisation statistique s’inscrit exclusivement dans le cadre du projet Génération en lien avec la sécurité routière. Il requiert une connaissance des bases de données accidents et une maîtrise de la modélisation âge/période/cohorte.

Le projet Génération vise à exploiter l’historicité des données accidents disponibles au Cerema Hauts-de-France afin de rechercher des effets générationnels dans la survenue des accidents.

Le chargé d’études modélisation statistique poursuit une démarche de modélisation âge/période/cohorte engagée. Il mobilise des travaux précédemment réalisés : apurement de base de données, découpage séquentiel en périodes, réalisation d’un requêteur et bibliographie sur la modélisation APC.

- Finaliser le codage du requêteur des base de données et proposer des exploitions types.

- Poursuivre la mise en place d’une modélisation APC liée à la connaissance métier des experts du Cerema.

- Produire des illustrations temporelles et spatiales des effets générationnels mis en évidence.

- Acculturer les agents du Cerema à la modélisation APC,

- Apporter des enseignements issus des modélisations en termes d’éducation ou communication routières.

- Rédiger de livrables thématiques pour les commanditaires du projet.

Liaison hiérarchique:  

- Rattachement hiérarchique au responsable de groupe Systèmes et Sécurité de Transport (SST).

- Relations fonctionnelles  avec le Chargé d’études Sécurité Routière et Statistiques du Cerama Haut-de-France basé à Lille ainsi qu’avec les autres contributeurs du projet tant sur les volets modélisation que connaissance de l’accidentalité ou approche sociologique basés à Toulouse, Lyon et Nantes.

-Temps de travail : horaire variable avec récupération possible sur une journalière de 7h42 - Modalité 4bis .

-Télétravail (*) : non (poste de 4 mois uniquement).

- Poste de travail : bureau partagé, équipement bureautique : PC portable, station de travail, souris, clavier, écran, équipement de visioconférence et de communication : smartphone avec numéro professionnel.

- Déplacements : dans et hors de la zone d’action de la DTer Hauts-de-France et possiblement à l’étranger.

Savoir :

·  Connaissance des bases de données accidents.

·  Connaissance et pratique de la modélisation âge/période/cohorte.

·  Connaissance de la plateforme de data science Dataïku.

·  Maîtrise des langage R et Python et des techniques et limites de modélisation sous ces langages.

Savoir-faire :

·  Capacité d'initiative et d’appropriation de nouveaux concepts.

·  Esprit d'analyse et de synthèse.

·  Qualités rédactionnelles.

Savoir-être :

·  Autonomie, rigueur et sens de l'organisation.

·  Écoute et sens du contact humain.