Institut international de recherche, l’IRD contribue à renforcer la résilience des sociétés face aux bouleversements globaux. Il est présent dans plus de 50 pays d’Afrique, d’Amérique latine, d’Asie et du Pacifique, ainsi que dans les Outre-mer.

Ses activités de recherche répondent de manière concrète à des besoins prioritaires : atténuation et adaptation aux changements climatiques, lutte contre la pauvreté et les inégalités, préservation de la biodiversité, accès aux soins, prise en compte des dynamiques sociales. Les questions de recherche sont élaborées avec les acteurs de terrain et les populations locales. Les équipes croisent les regards, les disciplines et les connaissances à travers des partenariats de long terme pour construire des solutions robustes et à fort impact.

L’IRD défend une recherche qui bénéficie au plus grand nombre. Il partage les résultats de ses projets et met la science au service de l’action. Il accompagne ainsi la transformation des sociétés vers des modèles sociaux, économiques et écologiques plus justes et durables.

L’UMR PALOC est une unité mixte de recherche sous la tutelle de l’IRD, du MNHN et du CNRS.  L’unité est ancrée dans les sciences sociales (anthropologie, géographie, muséologie, archéologie), avec une ouverture aux sciences naturalistes (écologie et hydrologie). Elle compte un effectif total d’environ 80 personnes, dont une cinquantaine de chercheurs et enseignants-chercheurs titulaires et une trentaine de doctorants. La personne recrutée rejoindra l'équipe administrative et financière de l'UMR, composée d'une chargée de gestion administrative et d'aide au pilotage opérationnel (IRD) et d’une adjointe administrative (MNHN). Elle exercera ses fonctions dans les locaux PALOC situés au Campus Buffon (43 rue Buffon, 75005 Paris).

Cette mission concerne l’accueil d’un·e apprenti.e de niveau master au sein du projet de recherche MANDU, avec pour objectif de concevoir et mettre en œuvre un environnement de gestion et de valorisation de données scientifiques fondé sur une approche spatiale, incluant l’élaboration d’un plan de gestion de données (PGD) adapté au projet. Le projet MANDU est un programme de recherche interdisciplinaire consacré à l’étude des relations de long terme entre sociétés, environnements et systèmes de gestion de l’eau sur le plateau de Mandu, en Inde centrale. 

Dans ce cadre, la mission de l’apprenti.e consistera à définir et mettre en œuvre des principes d’organisation, de traitement et de documentation des données du projet au sein d’une architecture de données spatialisée. L’approche spatiale sera centrale pour relier des données hétérogènes (images, archives, corpus documentaires, tables de données, relevés de terrain), soutenir la recherche interne par des requêtes spatiales et permettre la valorisation de jeux de données sélectionnés.

L’apprenti.e mobilisera de manière opérationnelle des outils et plateformes existants, notamment ceux de l’écosystème Huma-Num, et adoptera une posture de force de proposition dans le respect des contraintes éthiques, juridiques et scientifiques.

Les activités principales seront les suivantes :

- Conception d’un plan de gestion de données (PGD) pour le projet MANDU, couvrant les types de données, leur organisation, leur cycle de vie, les standards mobilisés et les modalités de stockage, d’accès, de diffusion et de préservation.

- Conception d’une architecture de données spatialisée, fondée sur un référentiel spatial commun permettant l’articulation de données archéologiques, environnementales, documentaires et ethnographiques.

- Audit, nettoyage et harmonisation des données en vue de leur exploitation en environnement SIG et Web SIG.

- Structuration et mise en relation des données par l’espace, associant données spatiales et non spatiales (images, archives, corpus documentaires, tables de données) à l’aide d’identifiants communs et de requêtes spatiales.

- Contribution à la conception de solutions Web SIG pour la recherche et la valorisation, à partir d’outils existants, incluant une interface de valorisation de données sélectionnées et une interface SIG à usage interne.

Les activités impliqueront par ailleurs :

- La documentation des procédures et des choix méthodologiques, afin d’assurer la traçabilité, la réplicabilité et la transmission au sein de l’équipe.

- La contribution à la réflexion sur la diffusion des données et la science ouverte, en tenant compte des contraintes éthiques, juridiques et scientifiques liées aux données sensibles.

Notre offre a retenu votre attention, vous êtes invité à déposer votre candidature (CV et lettre de motivation) en créant votre espace candidat en joignant également un calendrier prévisionnel de votre année d’apprentissage en indiquant le rythme de l’alternance.

Le profil recherché correspond à un·e étudiant·e de niveau master 2, disposant de compétences en gestion de données de recherche et d’une maîtrise opérationnelle des outils SIG, suffisante pour travailler de manière autonome sur des données spatiales dans un contexte interdisciplinaire.

Les compétences techniques et scientifiques attendues sont les suivantes :

• Capacité à concevoir et structurer des systèmes de gestion de données de recherche, incluant l’organisation des jeux de données, leur articulation et leur évolutivité, en particulier dans des contextes interdisciplinaires. 


•  Maîtrise des principes de gestion, de nettoyage, d’harmonisation et de documentation des données, impliquant une rigueur formelle dans le traitement, la traçabilité et la cohérence des jeux de données, ainsi que la prise en compte des standards de métadonnées et du cycle de vie des données.


• Compétences en géomatique et en analyse spatiale, incluant l’usage d’environnements SIG (QGIS essentiellement), la manipulation de données géoréférencées et une compréhension des requêtes spatiales appliquées à des problématiques de recherche.


•  Aptitude à mettre en relation des données hétérogènes, spatiales et non spatiales (images, archives, tables de données, corpus documentaires), et à en permettre l’exploitation croisée au sein d’environnements intégrés. 


•  Capacité à utiliser de manière critique des outils et plateformes numériques existants (SIG, Web SIG, plateformes de diffusion et de valorisation des données), en analysant leurs apports et leurs limites au regard des besoins scientifiques du projet.

Les qualités humaines recherchées sont la rigueur méthodologique et le sens de l’organisation, l’autonomie dans le travail associée à une capacité à rendre compte régulièrement, l’esprit d’analyse et la force de proposition, l’intérêt pour le travail interdisciplinaire, ainsi qu’un sens des responsabilités et une attention particulière portée aux enjeux éthiques et à la confidentialité des données.