Data scientist sur les métiers

La Dares est la direction des études et des statistiques du ministère en charge du travail. Ses deux missions principales visent à :
- éclairer le débat économique et social sur les questions relatives à l'emploi, au chômage, aux politiques de l'emploi, à la formation professionnelle, aux conditions de travail et au dialogue social ;
- appuyer la conception et la mise en œuvre des politiques publiques dans ses domaines de compétences.

A cette fin, elle exploite principalement des données issues de sources administratives ou d’enquêtes, et elle réalise des études, analyses ou travaux d’évaluation de politiques publiques. Elle entretient par ailleurs des liens étroits avec la recherche, notamment à travers des appels à projets de recherche.

La Dares comprend environ 170 agents, dont une forte proportion de chargés d'études statisticiens et économistes.

Au sein de la Dares, la Sous-direction de l'Emploi et du Marché du travail est chargée de produire des statistiques, des études et des travaux d'évaluation portant notamment sur le chômage, l'emploi et les métiers.

Le département Analyse des Métiers et de l'Emploi des Travailleurs Handicapés (Dameth) produit des statistiques et mène des travaux d'études sur l'emploi et le marché du travail, d'une part sous l'angle des métiers et des besoins de recrutement, d'autre part, sur le thème de l'emploi des travailleurs en situation de handicap. Il publie les indicateurs de tensions par métier, les statistiques sur les emplois vacants, le portrait statistique des métiers, ainsi que la prospective des métiers à horizon de 10 ans. Il construit et met à disposition la base Jocas, base de données sur les offres d'emploi en ligne scrapées quotidiennement et permettant d'analyser les mutations à l'œuvre sur les métiers et les compétences. Il compte 9 cadres A.

Au sein du département Analyse des Métiers et de l’Emploi des Travailleurs Handicapés (Dameth), vous conduirez des études et développerez des outils visant à mieux comprendre les dynamiques des métiers, de l’emploi et des transitions professionnelles. Ces enjeux occupent une place croissante dans l’analyse des transformations du marché du travail et dans l’articulation entre besoins en main-d’œuvre, compétences disponibles et offre de formation.

  En tant que datascientist en charge d’études, vous réaliserez des travaux destinés à éclairer les politiques publiques et à informer les acteurs économiques sur l’évolution des métiers et de l’emploi. Vous pourrez notamment travailler sur les besoins en compétences liés aux transitions écologique, numérique et démographique, les transitions et reconversions professionnelles, les métiers des travailleurs détachés ou encore les discriminations sur le marché du travail. Vous serez amené à définir les méthodes d’analyse, exploiter des sources de données variées et valoriser vos travaux sous la forme d’études et de publications.

Vous exercerez également un rôle d’expert en méthodes statistiques et en data science au sein du département. À ce titre, vous appuierez les autres membres de l’équipe et contribuerez au développement et à la maintenance de plusieurs outils de datavisualisation, notamment le Portrait statistique des métiers, les applications consacrées aux Transitions professionnelles, à Métiers 2035 ou encore aux Offres d’emploi en ligne.

Vous participerez en particulier au développement et à la maintenance de Jocas, une base de données originale constituée à partir du scraping quotidien de plusieurs sites d’offres d’emploi en ligne. Votre maîtrise des techniques de machine learning et de traitement automatique du langage naturel (NLP) vous permettra de conduire des études à partir de ces données, par exemple pour mesurer et suivre l’évolution des besoins en compétences numériques ou l’importance des tâches à visée écologique dans les offres d’emploi.

Vous mobiliserez également les principales sources de la statistique publique, telles que l’enquête Emploi, le recensement de la population ou la DSN, ainsi que des méthodes statistiques plus classiques : économétrie et évaluation des politiques publiques, analyse des données, théorie des sondages, etc.

Enfin, vous serez responsable de la nomenclature des Familles professionnelles (FAP 2021). À ce titre, vous contribuerez à l’enrichissement de différentes sources de données — enquête Emploi, Conditions de travail, enquête Génération, notamment — en maintenant et en améliorant les outils de codification existants. Votre expertise du codage des métiers vous conduira également à développer et implémenter des algorithmes permettant de classer automatiquement des libellés de métiers saisis en clair dans les nomenclatures existantes.

Comme tout agent du service statistique public, le secret statistique s'applique à vous quotidiennement.

Les agents de la Dares peuvent effectuer une à deux journées de télétravail par semaine, sous réserve des contraintes de service, de l’accord de leur supérieur hiérarchique et à l’issue d’une période d’acculturation.

E : Savoir agir dans un contexte complexe, faire preuve de créativité, trouver de nouvelles solutions, former d’autres agents, être référent dans le domaine.

M : Mettre en oeuvre la compétence de manière régulière, corriger et améliorer le processus, conseiller les autres agents, optimiser le résultat.

A : Savoir effectuer, de manière occasionnelle ou régulière, correctement les activités, sous le contrôle d’un autre agent, savoir repérer les dysfonctionnements.

N : Disposer de notions de base, de repères généraux sur l’activité ou le processus (vocabulaire de base, principales tâches, connaissance du processus, global…)

Connaissances :

- Programmation logiciels statistiques (R, Python, Git, éventuellement Sas): M/E
- Data science/NLP : M
- Analyse statistique et économétrique: M
- Analyse économique : A

 Savoir-être : Indiquez au moyen de * en fonction des attentes

- Savoir être autonome, tout en rendant compte de son activité : *
- Etre rigoureux : *
- Savoir prendre des initiatives, faire des propositions :
- Savoir travailler en équipe :
- Etre réactif lorsque cela est nécessaire:

Savoir-faire :

- Capacité de synthèse : Savoir dégager les messages essentiels, hiérarchiser l'information : A/M
- Savoir rédiger des articles (collections de la statistique publique, revues scientifiques) : A
- Savoir analyser et interpréter les résultats des analyses statistiques : A/M
- Savoir présenter à l'oral le résultat de ses travaux : A/M

Le poste requiert de bonnes compétences techniques et de programmation, notamment sous R et/ou Python, avec un goût pour la diffusion Il nécessite des connaissances en data-science (machine learning, notamment en NLP pour l'analyse textuelle) et en statistiques/économétrie. Bien qu'une expérience de 3 à 5 ans serait appréciée, le poste peut convenir à un premier poste dans le domaine.

Formation Bac +5 (ou plus) en Statistiques / Économie / Data-science.

Durée d'affectation souhaitée sur le poste : de 3 à 5 ans

Au besoin, de nombreuses formations sont possibles pour l'adapatation au poste:

-R (perfectionnement)
-Python (introduction/perfectionnement)
-Techniques rédactionnelles
-Git
-Manipulation des sources sur l'emploi (DSN-Sismmo, EEC)