Ingénieur·e d'Études en Fouille et Ingénierie des Données H/F - 37

Au sein de l'ERC-ADV PRIMA - projet de recherche européen (sur 5 ans), hébergé au Centre d'études supérieures de la Renaissance (CESR), l'agent travaillera à l'intégration et à l'exploitation des données du projet PRIMA. L'agent travaillera aux côtés des chercheurs rattachés au projet: une professeure, 1 chercheur senior, 4 chercheurs post-doctorants, 2 doctorants, ainsi que des nombreux collaborateurs internationaux; les langues de travail seront le français et l'anglais. L'agent travaillera aussi sous la supervision technique de la coordinatrice du Pôle Numérique du CESR, en synergie avec les autres développeurs du CESR et le support de l'atelier numérique de la MSH Val-de-Loire.

Missions

L'ingénieur·e d'études (IE) recruté.e aura trois missions principales en lien avec l'infrastructure technique du projet, à savoir une base de données PostgreSQL, une application Django, une API REST et une plate-forme d'édition basée sur TEI Publisher.

Data integration and management

La personne recrutée devra procéder à l'analyse, à la transformation et au nettoyage des données produites par les membres et partenaires du projet de façon à pouvoir les insérer dans la base de données, de façon documentée et reproductible et en fonction du schéma et des contraintes propres à la base de données du projet. Une attention particulière devra être portée à la qualité des données insérées et à leur éventuel dédoublonnage. La personne sera aussi impliquée dans la maintenance du plan de gestion des données et dans le dépôt des données dans les plateformes prévues (Zenodo, Nakala, etc.)

Data extraction

À partir de la base de données et de l'API du projet, la personne recrutée devra procéder à l'extraction des données dans des formats standardisés afin de rendre possible leur versement dans des entrepôts de données ainsi que dans les bases de données des partenaires nationaux et internationaux du projet, en fonction du schéma et des contraintes propres à ces bases de données (CIDOC-CRM; TEI; EAD etc.).

Data mining

À partir de la base de données et de l'API du projet, la personne recrutée devra procéder à des analyses statistiques quantitatives et qualitatives sur les données en fonction des hypothèses de recherche du projet et proposer des visualisations des résultats obtenus, en documentant les procédés utilisés et en s'assurant de la reproductibilité des résultats.