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France · Public institution

Ingénieur d'étude en humanités numériques (H/F)

CNRS

Institution activity calendar — new and expired jobs

Location
Hauts-de-Seine (92) · France
Application deadline
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Field of work
Technology & digital
Contract
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Listing language
FR
Last checked
12 November 2026

Salary / pay scale

Fourchette indicative pour les contractuels: 2282 à 2645 euros bruts € brut/an

2282 à 2645 euros bruts € brut/an

As published by the recruiting institution.

Education and experience

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Experience

Preferred

  • - Une expérience portant sur des corpus littéraires ou sur l’évaluation de traitements automatiques serait particulièrement appréciée.

Job description

Vos missions en quelques mots

Missions : L’ingénieur(e) d’études contribuera au projet ERC CANON (Computational Analysis of Narratives and the Organization of Novels), consacré à l’analyse informatique des récits littéraires. Sa mission sera de mettre en rapport les résultats des modèles informatiques avec les analyses que l’on souhaite mener sur le plan littéraire.

Le travail comportera une dimension technique et méthodologique : examiner les résultats des outils sur des corpus, définir des critères d’annotation et d’évaluation, et développer ou adapter des traitements permettant de répondre aux questions étudiées.

Une partie de la mission consistera également à examiner les écarts entre les catégories utilisées par les outils et les notions mobilisées dans l’analyse littéraire. Il faudra déterminer ce qui peut être amélioré sur le plan technique et ce qui tient aux choix de formalisation ou aux différences entre approches théoriques.L’ingénieur(e) d’études contribuera au projet ERC CANON (Computational Analysis of Narratives and the Organization of Novels), consacré à l’analyse informatique des récits littéraires. Sa mission sera de mettre en rapport les résultats des modèles informatiques avec les analyses que l’on souhaite mener sur le plan littéraire.

Le travail comportera une dimension technique et méthodologique : examiner les résultats des outils sur des corpus, définir des critères d’annotation et d’évaluation, et développer ou adapter des traitements permettant de répondre aux questions étudiées.

Une partie de la mission consistera également à examiner les écarts entre les catégories utilisées par les outils et les notions mobilisées dans l’analyse littéraire. Il faudra déterminer ce qui peut être amélioré sur le plan technique et ce qui tient aux choix de formalisation ou aux différences entre approches théoriques. Activités : Le travail sera centré sur un ou deux axes, définis selon les priorités du projet et le profil de la personne recrutée.

- Un premier axe concerne la notion de personnage. On dispose d’outils, encore imparfaits mais relativement efficaces, pour repérer dans les textes les mentions de personnes ou d’autres entités susceptibles de constituer des personnages. Deux difficultés se présentent : certaines mentions sont mal repérées ou ne sont pas détectées ; d’autres sont correctement extraites, mais ne correspondent pas à des personnages selon les critères retenus pour l’analyse. Si l’on s’intéresse aux acteurs ayant un rôle dans l’histoire, il peut s’agir, par exemple, de l’auteur d’un tableau mentionné en passant ou d’une référence à un personnage historique sans rôle direct dans le récit. Un travail de définition et de classification est donc nécessaire pour distinguer ces mentions et déterminer comment les prendre en compte.

- Un autre axe porte sur le rapport entre temps et narration. Il est possible de repérer automatiquement les verbes et les marques temporelles dans les textes, mais Voir plus sur le site emploi.cnrs.fr...

Profil recherché

Competences : Le poste peut convenir à un(e) spécialiste de littérature, linguiste ou narratologue disposant de compétences solides en humanités numériques. Une autonomie dans l’utilisation et l’adaptation d’outils informatiques est attendue.

Les compétences recherchées sont les suivantes : - Connaissances en analyse littéraire, en narratologie ou en linguistique, permettant de discuter les notions étudiées et leurs critères de définition. - Maîtrise de la programmation en Python pour traiter des corpus et adapter des outils existants. - Expérience de l’utilisation de modèles de langue ou d’outils de traitement automatique des langues. - Capacité à concevoir et appliquer un protocole d’annotation et d’évaluation. - Capacité à analyser les résultats de manière critique et à distinguer erreurs techniques, choix de modélisation et difficultés d’interprétation. - Qualités rédactionnelles pour documenter les méthodes et présenter les résultats (français / anglais). - Aptitude au travail collectif et au dialogue entre disciplines. - Une expérience portant sur des corpus littéraires ou sur l’évaluation de traitements automatiques serait particulièrement appréciée. Contraintes et risques : Pas de risque particulier.

Niveau d'études minimum requis

• Niveau Niveau 7 Master/diplômes équivalents

• Spécialisation Sciences humaines & droit- Sciences (y compris démographie, anthropologie

Langues

• Français Seuil

Le Centre national de la recherche scientifique est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 34 000 femmes et hommes (plus de 1 000 laboratoires et 200 métiers), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines. Depuis plus de 80 ans, y sont développées des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit que le CNRS tisse entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait de lui un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde. Le partenariat qui le lie avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires (près de 100 chaque année) témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche.

Vacant

Experte / Expert en production, traitement et analyse de données

Original vacancy: CNRS · Description checked 12 November 2026

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