Data Scientist H/F

Le candidat ou la candidate contribuera au projet de recherche « GOAH - Gouverner les crises de santé animale sous incertitude: Information, Légitimité et Aide à la décision », financé par l'ANR (Agence Nationale de la Recherche).

Ce projet analyse l'épidémie de dermatose nodulaire contagieuse bovine (LSD) non seulement comme un événement épidémiologique, mais aussi comme un moment de tension institutionnelle où les flux d'informations, les intérêts économiques et les dispositifs de gouvernance interagissent pour produire de la confiance, de la résistance ou de la conformité.

En intégrant l'économie politique et l'économie institutionnelle dans l'analyse des écosystèmes des médias et des réseaux sociaux, le projet développe des outils d'aide à la décision pour anticiper et gérer les crises de légitimité lors des urgences sanitaires animales., Affiner le protocole de recherche sous la supervision du chercheur principal (PI).

• Analyser l'écosystème des médias et de l'information à l'aide de techniquescomputationnelles avancées (NLP/TAL et SNA/analyse de réseaux sociaux), après avoir constitué un corpus de données.
• Travailler avec le chercheur principal sur la visualisation des données.
• Rédiger des projets de rapports.
• Rédiger des publications académiques.
• Présenter les résultats de la recherche lors de conférences.
• Participer aux séminaires de recherche avec le consortium d'universités.
• Contribuer à la définition des scénarios de stratégies de contrôle de la maladie (LSD),aux différentes situations de marché, et participer activement à l'étape finale du projet : un Hackathon appliqué aux maladies émergentes dans la filière bovine française.

Idéalement : Titulaire récent d'un doctorat (Ph.D.) en épidémiologie, économie institutionnelle, économie computationnelle ou sociologie, avec une solide expérience en science des données.La préférence sera donnée aux candidats titulaires d'un doctorat. Cependant, le poste est également ouvert aux profils sans doctorat, comme les ingénieurs agronomes/agricoles possédant une première expérience en recherche et de solides compétences en informatique/programmation, souhaitant s'impliquer dans la rechercheacadémique.Le candidat ou la candidate aura démontré son potentiel à mener des recherches de haute qualité, idéalement avec des articles en cours de révision ou acceptés dans des revues internationales à comité de lecture.Une maîtrise approfondie de Python et/ou R et/ou SQL est indispensable. Aucune connaissance préalable en santé animale n'est requise.

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Le candidat ou la candidate contribuera au projet de recherche « GOAH - Gouverner les crises de santé animale sous incertitude: Information, Légitimité et Aide à la décision », financé par l'ANR (Agence Nationale de la Recherche).Ce projet analyse l'épidémie de dermatose nodulaire contagieuse bovine (LSD) non seulement comme un événement épidémiologique, mais aussi comme un moment de tension institutionnelle où les flux d'informations, les intérêts économiques et les dispositifs de gouvernance interagissent pour produire de la confiance, de la résistance ou de la conformité.En intégrant l'économie politique et l'économie institutionnelle dans l'analyse des écosystèmes des médias et des réseaux sociaux, le projet développe des outils d'aide à la décision pour anticiper et gérer les crises de légitimité lors des urgences sanitaires animales., * Idéalement : Titulaire récent d'un doctorat (Ph.D.) en épidémiologie, économie institutionnelle, économie computationnelle ou sociologie, avec une solide expérience en science des données.

• La préférence sera donnée aux candidats titulaires d'un doctorat. Cependant, le poste est également ouvert aux profils sans doctorat, comme les ingénieurs agronomes/agricoles possédant une première expérience en recherche et de solides compétences en informatique/programmation, souhaitant s'impliquer dans la recherche académique.

• Le candidat ou la candidate aura démontré son potentiel à mener des recherches de haute qualité, idéalement avec des articles en cours de révision ou acceptés dans des revues internationales à comité de lecture.

• Une maîtrise approfondie de Python et/ou R et/ou SQL est indispensable. Aucune connaissance préalable en santé animale n'est requise.

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