Descriptif du poste: Fonctions : Ingénieur-e d'études en production, traitement, analyse de données et enquêtes Emploi-type : Ingénieur-e d'études en production, traitement, analyse de données et enquêtes Catégorie : A Corps : IGE BAP : D   CDD - Durée prévisionnelle : 15 mois. A compter du 1er mars 2026.   Mission : L'ingénieur·e d'études aura pour mission d'assurer la préparation, la curation et l'enrichissement des données issues du modèle HTR, afin de les rendre exploitables dans la base de connaissances et par la communauté scientifique.   Activités principales : * Assurer les traitements automatiques pour la curation des données issues du modèle d'HTR : évaluation de la qualité des données, correction des erreurs, normalisation et standardisation des données * Mise en place de processus de désambiguïsation et de rapprochement d'entités (individus, lieux notamment) * Contribuer à la modélisation et à l'évolution de l'ontologie en cours de développement * Interroger le triplestore RDF (knowledge graph) via SPARQL, en vue d'extraire les données nécessaires aux analyses * Participation aux réflexions sur le stockage, la diffusion et l'archivage des données collectées, dans une démarche conforme aux principes FAIR   Autres activités : * Participation à la finalisation de l'enquête « Charleville » * Participation aux réunions de l'enquête « Charleville » dans le cadre de l'ANR et au sein du Laboratoire   Conditions particulières d'exercice : * Le poste est localisé à Paris (sur le site Pouchet du Centre Roland Mousnier). Des déplacements en France pourront être organisés dans le cadre de missions. Profil recherché: Savoirs : * Une formation en humanités numériques ou en sciences humaines quantitatives est souhaitée * Connaissance approfondie des principes des systèmes de gestion de base de données, en particulier des modèles RDF, des triplestores et des bases de données graphe * Bonne compréhension du web sémantique, des ontologies et des standards associés * Intérêt pour le traitement des sources historiques et archivistiques par des modèles d'IA * Maîtrise souhaitée de la paléographie (France, Ancien Régime) * Connaissance de l'écosystème FAIR pour les données de recherche   Savoir-faire : * Maîtrise d'un logiciel de type tableur pour la production, le traitement et l'analyse de données * Maîtrise d'un langage de programmation pour le traitement et l'analyse de données (R ou Python) * Maîtrise du langage de requête SPARQL * Savoir documenter rigoureusement les choix méthodologiques et techniques * Savoir travailler dans un environnement collaboratif, au sein d'une équipe pluridisciplinaire * Savoir rendre compte   Savoir-être : * Sens du service * Esprit d'équipe et goût pour le travail collaboratif * Rigueur, organisation et aptitude à travailler en autonomie * Flexibilité et capacité d'adaptation dans un contexte en évolution * Curiosité intellectuelle