Assistant Ingénieur H/F

CNRS

Au Centre d'Économie de la Sorbonne (CES) du CNRS, situé à Paris, le programme scientifique Développement Durable recrute un Assistant Ingénieur (H/F) pour des projets de recherche portant sur l'utilisation de données satellitales des bidonvilles des cartes historiques sur les voies ferrées en Argentine données électorales afin de répondre à des questions en économie politique et du développement.
Activités
- Revue bibliographique du thème lié au sujet d'étude.
- Construction de bases de données.
- Traitement des données obtenues, visualisation, interprétation et discussion.
- Promotion des résultats au travers de la rédaction de notes de recherche, voire d'articles de vulgarisation et de valorisation.
Compétences
Master 2 en économie, statistiques, ingénierie sciences politiques ou disciplines connexes
Expérience préalable en recherche appliquée ou académique désirable
Autonomie, rigueur et motivation
Bonnes compétences en communication, maîtrise de l'anglais
Maîtrise de Python QGIS, R et/ou Stata souhaité
Capacité à écrire un code propre, lisible, reproductible et bien documenté
Contexte de travail

Le/la candidat(e) rejoindra l'équipe "Développement durable" au sein du Centre d'Économie de la Sorbonne (CES), une Unité Mixte de Recherche (UMR 8174) rattachée à l'Institut des Sciences Humaines et Sociales du CNRS. Le CES est placé sous la tutelle principale du CNRS et de l'Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne, avec une tutelle secondaire de l'IRD. Ce laboratoire regroupe environ 240 membres (chercheurs, enseignants-chercheurs, doctorants, et personnels techniques et administratifs) couvrant des disciplines telles que l'économie, les mathématiques appliquées, la psychologie et la sociologie.
Le CES est hébergé à la Maison des Sciences Économiques de l'Université Paris 1, située au 106/112 boulevard de l'Hôpital, 75013 Paris. Ce site bénéficie d'un accès facile par les transports en commun (métro, RER, bus) et propose un environnement de travail moderne et stimulant.

Ce projet vise à comprendre la persistance de la corruption et du clientélisme en Amérique Latine (plus précisément en Argentine et au Brésil). La personne recrutée travaillera principalement sur des projets mobilisant des données spatiales
des cartes historiques et des données satellitales.

- Interlocuteurs principaux : Julieta Peveri (responsable hiérarchique), Carolina Arboleda, Inès Gabon.
- Télétravail exceptionnel possible sur demande
Le/la candidat(e) rejoindra l'équipe "Développement durable" au sein du Centre d'Économie de la Sorbonne (CES), une Unité Mixte de Recherche (UMR 8174) rattachée à l'Institut des Sciences Humaines et Sociales du CNRS. Le CES est placé sous la tutelle principale du CNRS et de l'Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne, avec une tutelle secondaire de l'IRD. Ce laboratoire regroupe environ 240 membres (chercheurs, enseignants-chercheurs, doctorants, et personnels techniques et administratifs) couvrant des disciplines telles que l'économie, les mathématiques appliquées, la psychologie et la sociologie.
Le CES est hébergé à la Maison des Sciences Économiques de l'Université Paris 1, située au 106/112 boulevard de l'Hôpital, 75013 Paris. Ce site bénéficie d'un accès facile par les transports en commun (métro, RER, bus) et propose un environnement de travail moderne et stimulant.

Ce projet vise à comprendre la persistance de la corruption et du clientélisme en Amérique Latine (plus précisément en Argentine et au Brésil). La personne recrutée travaillera principalement sur des projets mobilisant des données spatiales
des cartes historiques et des données satellitales.

- Interlocuteurs principaux : Julieta Peveri (responsable hiérarchique), Carolina Arboleda, Inès Gabon.
- Télétravail exceptionnel possible sur demande
Contraintes et risques

- Travail au Centre d'Économie de la Sorbonne (CES) de l'Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne, UMR 8174.
- Travail avec des bases de données variées et massives.
- Travail au Centre d'Économie de la Sorbonne (CES) de l'Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne, UMR 8174.
- Travail avec des bases de données variées et massives.