H/F chercheur post-doc en sciences sociales computationnelles

Type de contrat : CDD chercheur
Section CN : Sciences et données
Durée du contrat : 12 mois
Date d’embauche prévue : 1er mars 2023
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : Entre 3321€ et 4082€ bruts mensuels pour une expérience entre 1 et 6 ans.

Lieu d’exercice : ISC-PIF, 113 rue Nationale, Paris 13ème arrondissement

Missions

  • Développer des méthodologies d’analyse des réseaux socio-sémantiques et des dynamiques d’opinion.
  • Développer des méthodes de lutte contre la désinformation en ligne.
  • Travailler avec une équipe interdisciplinaire sur le développement d’un macroscope en temps réel sur les dynamiques sociales.

Activités

Voici quelques-unes des tâches que la personne recrutée réalisera :

  • Développer de nouvelles méthodes multimodales et multilingues pour l’analyse des réseaux sociaux en ligne basées sur l’analyse des réseaux complexes et le machine learning. Nous développerons en particulier des méthodes basées sur l’embedding de graphes temporels et les notions de causalité dans la dynamique des graphes complexes.
  •  Collaborer sur des outils logiciels scientifiques en open source et des chaînes de traitement de données.
  •  Interagir avec les membres de l’équipe et les institutions partenaires dans un contexte de recherches interdisciplinaires.
  •  Contribuer à la préparation et à la rédaction d’articles scientifiques.

Compétences

  • Doctorat en informatique, en mathématiques, en physique ou dans un domaine en rapport avec le poste.
  • Expérience dans l’analyse de réseaux complexes, le web-mining et/ou le text-mining.
  • Expérience dans l’apprentissage automatique et la visualisation d’informations.
  • Expérience dans le domaine du deep learning (ex.: TensorFlow et PyTorch).
  • Expérience en statistique ou dans d’autres langages de programmation (de préférence Python) pour manipuler des ensembles de données à grande échelle avec des informations sur les réseaux sociaux.
  • Excellent sens de la communication et capacité à articuler clairement les besoins techniques, à fixer des objectifs clairs et à travailler dans un cadre interdisciplinaire, en communiquant avec d’autres scientifiques.
  • Expérience avérée (publications scientifiques, page GitHub ou expérience professionnelle équivalente) dans la réalisation d’analyses à l’aide d’algorithmes de classificateurs d’apprentissage automatique et/ou de méthodes de réseaux.
  • Bon relationnel, sachant allier esprit d’équipe et autonomie.
  • Maîtrise de l’anglais.Atouts :
  •  Expérience de travail avec des frameworks Big Data tels que Apache Spark (PySpark), Hadoop et HDFS.

Contexte

L’Institut des systèmes complexes de Paris Île-de-France (ISC-PIF) est une unité interdisciplinaire du Centre national de la recherche scientifique (CNRS), l’un des plus grands et des plus prestigieux organismes de recherche français.
Interface entre les disciplines, mais aussi entre les organismes de recherche et l’enseignement supérieur, l’ISC-PIF est un lieu dédié au développement de recherches innovantes et interdisciplinaires sur les systèmes complexes, à la croisée des chemins entre modélisation, calcul haute performance et big data. Situé à Paris, il catalyse, depuis 2005, l’émergence de pratiques communes et interdisciplinaires, en facilitant l’accès aux compétences, aux espaces de travail et aux ressources de recherche mutualisées.
Dans l’esprit des communs numériques, l’ISC-PIF développe et met à disposition des universitaires, des chercheurs et des citoyens des macroscopes sociaux, c’est-à-dire des plateformes visant à l’observation et à la compréhension de collectifs à grande échelle par l’analyse de traces numériques publiques (voir par exemple Politoscope – http://politoscope.org – et Climatoscope –http://iscpif.fr/climatoscope).

La personne recrutée aura un accès complet à la plateforme Multivac de l’ISC-PIF, l’une des plateformes phares du CNRS dans le domaine de l’analyse des Big Data, qui donne accès au calcul haute performance, à des bases de données longitudinales de plusieurs milliards d’enregistrements, à des environnements de codage collaboratif et à des API en temps réel. Elle travaillera sous la responsabilité de David Chavalarias (PI du projet et Directeur de l’ISC-PIF), en collaboration avec Maziyar Panahi, responsable de la plateforme Multivac et l’équipe de sciences sociales computationnelles de l’ISC-PIF.

Le projet NODES s’inscrit dans une équipe plus large d’une douzaine de chercheurs travaillant dans le domaine des sciences sociales computationnelles, de l’IA et de l’analyse de texte.

Dans le cadre du projet européen NODES (début février 2023), l’ISC-PIF développera des méthodologies pour analyser les dynamiques sociales en temps quasi réel et contribuera, via ses macroscopes, au prototypage d’un observatoire narratif européen ouvert. L’accent sera mis sur le changement climatique, la santé et la politique, et plus particulièrement sur la compréhension et la lutte contre la désinformation en ligne. Ce prototype sera basé sur la science des réseaux, l’exploration de textes et l’apprentissage automatique pour les méthodologies.

La personne recrutée travaillera au sein d’une équipe interdisciplinaire de chercheurs et d’ingénieurs.

Pour candidater

M/F Post-Doc in Computational Social Sciences

The Complex Systems Institute of Paris Île-de-France is hiring a Research Engineer in computational social sciences for a 18 months contract (extension likely) to contribute to the European Narrative Observatory to fight Disinformation post-COVID 19

Context

The Paris Île-de-France Complex Systems Institute (ISC-PIF) is an interdisciplinary unit of the National Center for Scientific Research (CNRS), one of the largest and most prestigious French research organizations. In the spirit of the digital commons, ISC-PIF develops and provides to academia and citizens social macroscopes, i.e. platforms aiming at the observation and understanding of collectives at large scale through the analysis of public digital traces (see for examples Politoscope – http://politoscope.org – and Climatoscope – http://iscpif.fr/climatoscope).

Within the European NODES project (start Feb. 2023), ISC-PIF will develop methodologies to analyze social dynamics in near real-time and will contribute, via its macroscopes, to the prototyping of an open European Narrative Observatory. The focus will be on Climate Change, Health and Politics with an emphasis on understanding and fighting online disinformation. This prototype will be based on network science, text-mining and machine learning for the methodologies.

The hired person will work within a interdisciplinary team of researchers and engineers.

Missions

  • work on methodologies for socio-semantic networks analysis and opinion dynamics analysis.
  • develop innovative methods to fight online disinformation.
  • work with a team of engineer on the developement of a real-time macroscope for social dynamics.

Activities

Some of the tasks that the hired person will perform include:

  • Develop new multi-modal methods for social networks mining in several languages based on complex networks analysis and machine learning. In particular, we will extent previous methods using temporal graph network and notions of causality in graph dynamics
  • Collaborate on open source scientific software tools and data analysis pipelines;
  • Interact with team members across partner institutions to collaborate on interdisciplinary research
  • contribute to the preparation and redaction of academic articles.

Competencies

  • PhD in Computer Science, Mathematics, Physics or a related fields.
  • You have experience in complex networks analysis, web-mining and/or text-mining.
  • You have worked with Machine Learning and Graph algorithms.
  • You have a strong experience with deep learning frameworks such as TensorFlow and PyTorch.
  • You have proficiency in Python and other programming languages used for data processing and data science.
  • You have excellent communications skills and be able to articulate clearly the technical needs, set clear goals and work within an interdisciplinary setting, communicating with other scientists.
  • Proven experience (scientific publications, GitHub page or equivalent work experience) in performing analyses using machine learning classifier algorithms and/or networks methods.
  • Experience of statistical or other programming languages (preferably Python) to manipulate large-scale datasets with social network information.
  • Fluency in English.
  • Good relationship, knowing how to combine team spirit and autonomy.

Advantageous:

  • Experience working with Big Data frameworks such as Apache Spark (PySpark), Hadoop, and HDFS.

Workplace

The Complex Systems Institute of Paris Ile-de-France (ISC-PIF, http://iscpif.fr) is an inter-institutional organization and a unit of the National Center for Scientific Research (UAR3611), the largest French research organization. ISC-PIF is in partnership with more than a dozen of Universities and other french research organizations, as well as with the city of Paris and Ile-de-France Region.

Interface between disciplines, but also between research organizations and higher education, the ISC-PIF is a place dedicated to the development of innovative and interdisciplinary research on complex systems at the crossroad between modeling, high performance computing and big data. Located in Paris, it catalyzes, since 2005, the emergence of common and interdisciplinary practices, facilitating access to skills, work areas and pooled research resources.

The hired person will have full access to the ISC-PIF’s Multivac platform, one of the CNRS flasgship platform in the domain of Big Data analytics that provides access to high performance computing, longitudinal databases with billions of records, collaborative coding environments and real-time APIs. S|he will work under the respondability of David Chavalarias (PI of the project and Director of ISC-PIF) in close collaboration with Maziyar Panahi (project leader of Multivac) and the computationnal science team of ISC-PIF. The NODES project takes place within a larger team of a dozen of scholars working in the domain of computational social sciences, AI and text-analytics.

To apply