-Concevoir et valider, de bout en bout, des méthodologies d'analyse au service de la régulation (pluralisme, audiences, équilibres économiques, risques liés aux plateformes numériques…).-Capitaliser sur l'état de l'art et les acteurs du monde académique pour proposer des solutions répondant aux besoins du régulateur.-Conduire la modélisation quantitative et statistique des données audiovisuelles et numériques.-Concevoir les briques d'analyse automatique du langage et les protocoles de validation associés.-Garantir des résultats reproductibles et opposables.-Contribuer à la doctrine technique du département.-Assurer une veille sur l'état de l'art en apprentissage automatique et en analyse du langage appliqués à la régulation numérique. -Diplôme de grande école d'ingénieur, d'école normale supérieure ou master recherche (Bac+5 à Bac+8) en mathématiques appliquées, physique, informatique, science des données ou discipline connexe. Un doctorat est valorisé.-Au moins 3 ans d'expérience en science des données et intelligence artificielle (apprentissage automatique, apprentissage profond), ou parcours de recherche de haut niveau-Compétences en traitement automatique du langage naturel : segmentation thématique, annotation assistée par modèle, représentations vectorielles (embeddings).-Expérience pratique des grands modèles de langage et de l'intelligence artificielle générative.-Maîtrise de la modélisation quantitative et statistique : statistiques, séries temporelles, économétrie, modèles de systèmes complexes.-Maîtrise de Python et des bibliothèques associées (PyTorch, Hugging Face).-Rigueur scientifique et expérimentale : conception de protocoles d'évaluation, métriques, mesure d'accord inter-annotateurs, reproductibilité, capacité à rendre une méthodologie défendable scientifiquement et juridiquement-Esprit de recherche, autonomie, aisance rédactionnelle, capacité à synthétiser et à vulgariser.-La connaissance des environnements de déploiement (conteneurs, orchestration) serait un plus