Contexte : Le projet ANR EXPIDA (EXplainable and parsimonious Preference models to get the most out of Inconsistent DAtabases) vise à développer des techniques explicables, fondées et rigoureuses, pour traiter les données imparfaites. Plus précisément, EXPIDA a pour objectif de concevoir des méthodes efficaces et praticables pour gérer l'incohérence dans les bases de données, en explorant de manière performante de nouvelles sémantiques tolérantes à l'incohérence et en quantifiant les conflits afin de répondre aux requêtes et de produire des informations explicatives de haut niveau. Environnement de travail : Laboratoire ETIS - CYU Département d'Informatique Mission : Les missions principales du poste est de développer et d'évaluer des systèmes capables de gérer et d'analyser des données inconsistantes ou conflictuelles en bases de données relationnelles, à l'aide de techniques avancées de requêtage et d'optimisation. La personne recrutée va devoir travailler avec les chercheurs du projet, implémenter les solutions proposées dans des articles scientifiques et éventuellement proposer des idées d'amélioration. Activités principales : - Implémentation de programmes et outils pour des bases de données relationnelles. - Développement de mécanismes de requêtage tolérant à l'incohérence. - Analyse de données et mise en place de protocoles d'évaluation. - Optimisation des algorithmes et du code pour la performance. - Participation à la vie du projet de recherche et aux productions associées (tels que logiciels open source et expériences pour des articles scientifiques). Compétences : - Bonne maîtrise du SQL et des systèmes de bases de données relationnelles. - Maîtrise du Java ou du Python. - Connaissances en logique, optimisation de code et d'algorithmes. - Intérêt marqué pour la recherche et le développement expérimental. - Maîtrise de l'Anglais en oral et en écrit. Qualités : - Bonnes capacités de communication et de rédaction. - Autonomie et réactivité. Niveau d'études : Bac+5 en Informatique (Master) Expérience : Formation ou expérience en bases de données, logique, IA ou ingénierie des données. Participation antérieure à un projet de recherche académique ou industriel. A pourvoir à partir de septembre 2025