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[Poste pourvu] Recrute Post-doctorant.e

Le médialab de Sciences Po recrute un post-doc en sciences sociales computationnelles sur le tournant “génomique ” en oncologie dans le cadre du projet ESPADON (Espaces d’Actionnabilité des Données en Oncologie) financé par l’INCA.

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À propos du projet

Ce poste s’inscrit dans un projet de recherche financé par l’INCa en partenariat avec le SESSTIM (Aix-Marseille), le CSI (Mines Paristech) et le département d’Études sociales de la médecine (McGill University). 

L'oncologie a récemment évolué d’une approche basée sur les organes à une oncologie de précision centrée sur les altérations moléculaires, devenant ainsi un domaine “data-centré”. L’objectif de ce post-doc est de comprendre comment la “molécularisation” des patients et de leurs cancers transforme les relations qui s’établissent entre médecins, chercheurs, industrie, organisations et patients. Le projet associe des méthodes qualitatives et quantitatives pour caractériser les transformations qui s’opèrent dans les modes de circulation de l’information et les interactions entre acteurs. 

L’originalité du projet est d’articuler des méthodes avancées de traitement automatique de la langue, d’analyse de réseau et d’entretiens sociologiques pour enquêter sur le sujet. Un premier “terrain” consiste en une communauté de plusieurs milliers d’individus qui échangent sur ces questions sur Twitter. D’autres terrains seront abordés ultérieurement, nous souhaiterions notamment interroger les dynamiques de productions de connaissances au sein des communautés de recherche.

Le ou la candidat(e) s’intégrera dans une équipe interdisciplinaire de chercheurs, ingénieurs et designers du médialab, et sera amené à collaborer avec les membres du consortium du projet.

Missions

La personne recrutée sera chargée de la mise en place des protocoles d’enquête et d’analyse sur le terrain sus-cité. Il s’agira de mettre en œuvre des techniques d’analyse numérique de corpus (plusieurs millions de tweets) pour rendre compte des interactions entre acteurs sur une période de plus de 10 ans.

Par analyse numérique des corpus, on entend à la fois l’analyse du contenu des tweets, le codage des descriptions des acteurs, l’analyse de leurs réseaux d’interaction et d’affiliation. Cette analyse quantitative sera complétée par une lecture à courte distance : examen de trajectoires individuelles singulières et entretien auprès d’acteurs d’intérêt. 

Expériences et compétences requises

On attend de la personne recrutée une excellente connaissance des méthodes d’analyse de données numériques ainsi qu’une expérience en sciences sociales. Ces compétences méthodologiques pourront avoir été sanctionnées par un doctorat dans une discipline telle que l’informatique, les mathématiques appliquées ou la physique, ou par une pratique avérée de la “science des données”. Plus généralement, les profils mixtes (humanités numériques, sciences sociales computationnelles, sociologie quantitative) sont les bienvenus.

Le projet fera appel à des méthodologies quantitatives variées en analyse de réseaux complexes, traitement automatique de la langue, ou en apprentissage automatique. Sans être obligatoire, une connaissance approfondie de l’un de ces trois champs est la bienvenue. 

La pratique de langages de programmation comme python ou R est requise. La bonne maîtrise des solutions de visualisation est un plus. 

Environnement de travail

La personne retenue sera intégrée  au médialab de SciencesPo, dans le 7ème arrondissement de Paris (travail à distance possible un jour par semaine voire plus en contexte de pandémie) et travaillera avec son équipe de chercheurs, d’ingénieurs et de designers.

Le poste est ouvert à compter du printemps 2022, pour une durée de 15 mois.

Le salaire brut proposé est d’environ 3000 € / mois et peut légèrement varier selon expérience. Le poste inclut une couverture santé complète, 40 jours de congés payés par an, 5 RTT, 50% du financement des transports en commun et des tickets restaurant.

Pour postuler

Envoyez un CV et une lettre de motivation détaillant vos expériences et compétences pertinentes pour le poste, ainsi qu’un lien vers vos articles scientifiques récents (publiés ou en cours) aux adresses suivantes :