Un.e logisticien.ne de recherche - a computer social scientist à temps plein

Missions

La plateforme méthodologique en sciences humaines SHS Impulse de l’UNamur recherche un·e COMPUTER SOCIAL SCIENTIST à temps plein pour une durée déterminée de 1 an (avec possibilité de prolongation) pour guider et encadrer les équipes de recherche en sciences humaines et sociales dans l’élaboration méthodologique de leurs projets et dans l’utilisation de méthodologies de pointe en sciences humaines et sociales (SHS).

The SHS Impulse methodological platform in the Humanities and Social Sciences (HSS) at the University of Namur (UNamur) is seeking a COMPUTER SOCIAL SCIENTIST to join them on a full-time, fixed-term contract for one year (with the possibility of extension). The role involves supporting and guiding research teams in the humanities and social sciences in the methodological development of their projects, as well as promoting the use of advanced methodologies in HSS research.

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La personne travaillera dans un premier temps au sein de l’Administration de la Recherche de l’UNamur, pour la plateforme SHS Impulse (https://platforms.unamur.be/shs-impulse) à Namur. Elle participera aux activités de recherche des instituts impliqués dans les SHS et sera en contact proche avec les chercheurs. Elle contribuera activement au développement de la dynamique de la nouvelle plateforme SHS Impulse. Il·elle conseillera les chercheuses et chercheurs en SHS de l’UNamur en amont et en cours de projets sur tous les aspects méthodologiques de leurs projets. Il·elle assurera une veille des développements méthodologiques de pointe (y inclus les méthodologies basées sur l’IA et le deep learning) et de leurs adaptations aux différents domaines de la recherche en SHS, afin de sensibiliser les chercheuses et chercheurs, de les former et de les guider dans l’intégration de nouvelles méthodologies.

The successful candidate will initially work within the UNamur Research Administration for the SHS Impulse platform (https://platforms.unamur.be/shs-impulse), which is based in Namur. They will participate in the research activities of institutes engaged in HSS and collaborate closely with researchers. They will actively contribute to the development of the newly established SHS Impulse platform. They will advise HSS researchers at UNamur on all methodological aspects at both the preliminary and ongoing stages of their projects. The candidate will keep up to date with the latest methodological developments (including AI- and deep learning-based methods) and assist in adapting these methods to various HSS research areas by raising awareness, providing training and guiding researchers in the implementation of new methodologies.

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FONCTION/ RESPONSIBILITIES

• Conseil et soutien méthodologique aux chercheuses et chercheurs en SHS de l’UNamur concernant le volet méthodologique de leurs projets de recherche impliquant des techniques de deep learning pour la récolte et l’analyse de données (Text as data), ainsi que la gestion des bases de données (Big data). Conseil sur la pertinence des designs de recherche, soutien à la conception et à la rédaction des aspects méthodologiques des projets.

• Promotion de formations continues destinées aux membres de SHS Impulse dans des domaines méthodologiques variés, y compris dans les techniques émergentes de pointe, en vue de créer une communauté de recherches sur les techniques de deep learning en SHS.

• Développement et maintien de compétences opérationnelles, de connaissances méthodologiques et d’une expertise logicielle propices à la fonction de conseil en analyse et modélisation de données via des approches variées. Assurer une veille sur les méthodologies innovantes (intégration de l’IA notamment) et leurs applications possibles aux recherches en SHS.

• Methodological advice and support for HSS researchers at UNamur on the methodological aspects of their research projects, particularly those involving deep learning techniques for data collection and analysis ('text as data') and large-scale data management ('big data'). Guidance on research design relevance, and support for the design and drafting of the methodological components of projects.

• Promotion of continuing education among SHS Impulse members in a variety of methodological domains, including emerging advanced techniques, aims to foster a research community around deep learning techniques in HSS.

• Development and maintenance of operational skills, methodological knowledge and software expertise relevant to data analysis and modelling consultancy using a variety of approaches. Continuous monitoring of innovative methodologies (including AI integration) and their potential applications in HSS research.

Profil

QUALIFICATIONS ET APTITUDES REQUISES / REQUIRED QUALIFICATIONS AND SKILLS

• Diplôme de doctorat en SHS (économie, gestion, sciences politiques et sociales, linguistique, littérature, histoire, sciences de l’éducation, etc.) avec une maîtrise avérée des techniques de deep learning; ou diplôme de doctorat en informatique (avec expérience en deep learning et un intérêt pour les sciences humaines).

• Compétences diversifiées en deep learning permettant de réaliser des travaux de conseil notamment en gestion et analyse de données (Text as data).

• Compétences opérationnelles en langage de programmation pour l'intelligence artificielle et le deep learning, notamment:

◦ Python (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn) pour le développement de modèles de deep learning.

◦ SQL et NoSQL (MongoDB) pour la gestion des bases de données de grande échelle.

◦ Développement d’applications Streamlit ou Flask pour la visualisation et le déploiement des modèles.

◦ Traitement des données multimodales (audio, image, texte) avec des bibliothèques spécialisées :

▪ Audio : Librosa, Wav2Vec, Transformers pour l'audio.

▪ Image : OpenCV, PIL, CNNs (VGG, ResNet).

▪ Texte : Transformers (BERT, GPT), spaCy, NLTK.

• Utilisation de frameworks d'entraînement distribué (Hugging Face, Horovod, DDP de PyTorch).

• La maitrise des données multimodales est un atout (données sous forme de texte, image, vidéo et/ou sons).

• Maitrise de logiciel(s) statistique(s) et/ou langages de programmation : R, SPSS, Python, … et/ou des logiciels d’analyse de données qualitatives, p.ex. NVivo.

• Expérience dans la réalisation de projets de deep learning appliqué.

• Sens du service et capacités de communication et de travail en équipe.

• Sens de l’organisation, autonomie, esprit d’initiative, curiosité, capacité à mettre en œuvre des projets.

• Intérêt pour le milieu de la recherche universitaire,

• Capacité d’auto-apprentissage.

• Compétences linguistiques :

• Très bon niveau de français (correspondant au niveau C2 du CECR)
• Bon niveau d’anglais (correspondant au niveau B2 du CECR).

• A PhD in HSS (e.g. Economics, Management, Political and Social Sciences, Linguistics, Literature, History, Educational Sciences, etc.) with proven expertise in deep learning techniques; or a PhD in Computer Science (with experience in deep learning and an interest in HSS).

• Diverse deep learning skills applicable to consulting work, especially in data management and analysis (text as data).

• Proficiency in programming languages for AI and deep learning, particularly:

◦ Python (TensorFlow, PyTorch and scikit-learn) for developing deep learning models.

◦ SQL and NoSQL (MongoDB) for large-scale database management.

◦ Development of Streamlit or Flask applications for model visualisation and deployment.

◦ Multimodal data processing (audio, image, text) with specialized libraries:

▪ Audio: Librosa, Wav2Vec, Transformers pour l'audio.

▪ Image: OpenCV, PIL, CNNs (VGG, ResNet).

▪ Text: Transformers (BERT, GPT), spaCy, NLTK.

• Use of distributed training frameworks (e.g., Hugging Face, Horovod, PyTorch DDP).

• Expertise in multimodal data (text, images, video and/or sound) is an asset.

• Proficiency in statistical software and/or programming languages such as: R, SPSS, Python, etc., as well as qualitative data analysis software such as NVivo.

• Proven experience of working on applied deep learning projects.

• Strong service orientation, communication, and teamwork skills.

• Organizational ability, autonomy, initiative, curiosity, and project implementation capacity.

• Interest in the academic research environment.

• Ability to self-learn.

• Language requirements:

• Excellent level of French (CEFR level C2).
• Good level of English (CEFR level B2).

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QUALIFICATIONS ET APTITUDES CONSIDEREES COMME UN PLUS

• Expérience en gestion de projets.

• Expérience en pédagogie.

• Des connaissances approfondies en deep learning (classification, modélisation prédictive) et travail pratique avec des grandes quantités de données seraient particulièrement appréciées.

• Experience in project management.

• Pedagogical experience.

• Advanced knowledge of deep learning (classification and predictive modelling) and experience of working with large datasets would be highly valued.

Renseignements complémentaires

Madame MEURANT Laurence - laurence.meurant@unamur.be - +32 (0)81 72 41 43

Remarques

Entrée en fonction : Au 1er octobre (dès que possible en fonction des disponibilités du ou de la candidat·e)

Start date: 1 October (or as soon as possible depending on the candidate’s availability).

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Les candidatures doivent être introduites par mail pour le 20 août au plus tard au Service des Ressources Humaines de l’Université de Namur (candidature@unamur.be) et au comité de gestion de la plateforme SHS (erika.lombart@unamur.be).

Elles doivent inclure :

• un curriculum vitae ;
• une lettre de motivation ;
• une liste de trois personnes pouvant être sollicitées pour une recommandation;
• un formulaire de candidature complété à télécharger sur le site de l’Université de Namur (https://www.unamur.be/universite/jobs/formulaires/formulaire_can_aca.doc/view).

Les personnes les mieux classées seront invitées dans le courant du mois d’août à présenter leur recherche aux membres du comité de gestion de la plateforme SHS.

Applications must be submitted by 20 August at the latest via email to the University of Namur's Human Resources Department (candidature@unamur.be) and the SHS platform management committee (erika.lombart@unamur.be).

Applications must include:

• a curriculum vitae;
• a cover letter;
• a list of three references who may be contacted;
• a complete application form is available to download from the University of Namur website (https://www.unamur.be/universite/jobs/formulaires/formulaire_can_aca.doc/view).

Top-ranked candidates will be invited to present their research to the SHS platform management committee.

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Notre politique de gestion des Ressources humaines s’inscrit dans le respect de l’égalité des droits et de traitement de tou.te.s. Cette diversité s’articule, en outre, autour de différents axes : le genre, le handicap, l’origine, les convictions, l’âge, l’orientation sexuelle, etc. L’Université de Namur est, par ailleurs, signataire de la charte de diversité.

L’UNamur s’est également engagée à adhérer aux 40 principes de la Charte européenne du/de la chercheur.euse et du Code de recrutement du/de la chercheur.euse de l’Union européenne dans sa gestion des Ressources humaines (politique OTM-R).

Our human resources management policy is based on respect for equal rights and equal treatment for all. This diversity is also structured around various areas: gender, disability, origin, beliefs, age, sexual orientation, etc. The University of Namur is also a signatory to the diversity charter.

UNamur is also committed to adhering to the 40 principles of the European Charter for Researchers and the European Union Recruitment Code for Researchers in its human resources management (OTM-R policy).