Expert-e en information statistique H/F

il y a 3 semaines


Strasbourg, France CNRS Temps plein

Informations générales

Ouverte aux titulaires et CDI CNRS & fonction publique
Intitulé de l'offre : Expert-e en information statistique H/F
Référence : UMR7501-MOBINT-Z59008
Lieu de travail : STRASBOURG
Institut : INSMI - Institut national des sciences mathématiques et de leurs interactions
Date de publication : vendredi 3 mai 2024
Session : Campagne Printemps 2024
Groupe de Fonction : IRG2
BAP : Informatique, Statistiques et Calcul scientifique
Emploi type : Expert-e en information statistique

Missions

L'expert ou l'experte en information statistique sera chargé-e du développement des interactions des
mathématiques avec les autres disciplines ainsi que du développement et de l'utilisation de logiciels
pour le traitement des données,l'analyse de données haute performance (HPDA) et l'apprentissage
machine massif (ML). Ces données peuvent être de très grande taille et provenir de sources très
variées dont le calcul haute performance ou encore l'imagerie médicale.

Dans ce cadre, il participera à des contrats industriels, à des projets de recherche français et
européens, à des publications scientifiques et au suivi technique de collaborations de recherche.

Activités

- Participer et interagir étroitement avec les autres disciplines et les entreprises au montage de
projet puis leur développement et enfin le déploiement et la valorisation des solutions,
- Maintenir et développer les outils et interfaces pour le traitement de données massives
(HPDA), l'apprentissage sur des données y compris massives (ML) et la visualisation de données
(Visualisation de l'Information et Visualisation Scientifique) provenant éventuellement du calcul
haute performance ou d'autres sources,
- Faire le déploiement dans les laboratoires et entreprises des applications développées dans le cadre
des projets,
- Valoriser les logiciels développés, les diffuser dans des distributions Linux comme Debian et
Ubuntu,
- Assurer une assistance aux utilisateurs (répondre aux questions; débogage),
- Rédiger les documentations nécessaires aux utilisateurs,
- Assurer une veille scientifique sur l'évolution des concepts et des méthodes dans les domaines de la
donnée,
- Participation à l'encadrement d'ingénieurs et de doctorants,
- Participation à des formations sur des outils de calcul scientifique ou de "data science".

Compétences

Connaissances :
- Etre expert dans l'utilisation et la programmation des outils modernes de traitement de données,
le traitement de données massives (HPDA), l'apprentissage machine (ML) et la visualisation de
données,
- Maitriser les besoins de stockage de données (base de données) et leur écriture efficace à large
échelle
- Maîtriser la programmation en Python,
- Etre familier(si possible) avec les outils de visualisation scientifique tels que Paraview ou
Ensight ainsi que leur interface par exemple en Python et des outils pour des traitements de données
et de la visualisation scientifique et de l'information,
- Maîtriser la construction de codes complexes et leurs utilisations variées et optimisées,
- Maîtriser les systèmes Linux, Unix, macOS, au moins un langage Shell,
- Maîtriser des langages de programmation comme le C++ ainsi que des environnements de
programmation modernes, (vscode, docker),
- Connaître les outils d'analyse numérique développés dans le domaine du logiciel libre,
- Avoir de bonnes connaissances en anglais technique écrit et oral,
- Avoir des compétences en intégration continue et éventuellement en déploiement continu.

Savoir faire / savoir être :
- Savoir appréhender des thématiques scientifiques variées,
- Avoir des aptitudes à communiquer avec les domaines divers nécessitant la simulation, du calcul,
de la visualisation, tant du côté des entreprises que de celui du monde académique,
- Avoir des aptitudes au travail en équipe et un sens des responsabilités collectives,
- Avoir un esprit d'initiative et d'innovation technologique,
- Avoir des aptitudes aux transferts des connaissances et des savoir-faire à différents niveaux
aussi bien pour les chercheurs et ingénieurs utilisateurs que pour les chercheurs et ingénieurs
experts.

Contexte de travail

L'Institut de Recherche Mathématique avancée (IRMA) est une Unité Mixte de Recherche localisée sur
le campus de l'Esplanade, accessible en transports en commun. Elle est proche de
nombreux commerces, et bénéficie d'un restaurant administratif à 5 minutes à pied.
L'IRMA jouit d'une réputation établie en Mathématiques, tant au plan national qu'international, et
ses activités scientifiques couvrent un très large spectre, allant des aspects les plus
fondamentaux, jusqu'aux applications des Mathématiques et aux partenariats industriels.
Son effectif global est d'environ 160 personnes, dont une centaine de membres permanents. L'IRMA est
doté d'un service administratif, d'une bibliothèque, et d'un service informatique de 4 ingénieurs.
La recherche à l'IRMA est structurée en 7 équipes, dont une dédiée à la Modélisation mathématique et
au Calcul Scientifique (MOCO). L'Unité héberge de plus une équipe INRIA ainsi que deux
structures plateformes développant des liens avec le monde socio-économique : le Cemosis et le
CeStat. Cemosis héberge un ingénieur permanent et 5 ingénieurs non permanents dont un ingénieur
transfert placés sous la hiérarchie du Directeur.
Elle s'illustre en tant qu'acteur de premier plan dans le paysage de la recherche et sa
valorisation, en se concentrant sur l'élaboration et la réalisation de projets novateurs à l'échelle
nationale et européenne.
L'approche multidisciplinaire se reflète dans des collaborations à disciplines variées (les
mathématiques, la physique et la médecine). Dans le cadre de ces initiatives, des partenariats
dynamiques ont été établis avec des entreprises renommées (Airbus, ... ) donnant lieu à des projets
novateurs qui unissent la recherche fondamentale à des applications tangibles. Simultanément, les
collaborations intersectorielles, notamment dans le domaine environnemental et biomédical, ont
ouvert des perspectives passionnantes pour la recherche interdisciplinaire.


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