Data scientist sur les métiers

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., * Flèche gauche : déplacer la carte vers la gauche

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Éléments de candidature

Documents à transmettre, Déchiffrer le monde du travail pour éclairer le débat public

Explorer les transformations du monde du travail, La Direction de l’animation de la recherche, des études et des statistiques (Dares) est la direction du ministère en charge du Travail qui produit des analyses, des études et des statistiques sur les thèmes du travail, de l’emploi, de la formation professionnelle et du dialogue social.

Elle a deux missions principales :

• Éclairer le débat public en publiant des données ou des analyses accessibles à toutes et tous.
• Accompagner le ministère en charge du Travail et plus largement les pouvoirs publics lorsqu’une réforme se prépare.

Elle publie régulièrement :

• Des chiffres sur le marché du travail (Demandeurs d’emploi, apprentissage, emploi intérimaire, salariés détachés, salaires de base, embauches…)
• Des études récurrentes ou ponctuelles, pour comprendre le marché du travail ( Métiers en 2030, tensions sur le marché du travail, conditions de travail, dépenses de formation professionnelle, insertion professionnelle des jeunes… )
• Des évaluations de politiques (Plan d’investissement dans les compétences, réforme de l’assurance chômage, compte personnel de formation, aide à l’embauche des jeunes… ), 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) *

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

Niveau d’études minimum requis

• Niveau Niveau 7 Master/diplômes équivalents

Art. L332-2, 2° *

Vacant à partir du 01/12/2026