L'École normale supérieure de Lyon produit une recherche de haut niveau dans ses 25 laboratoires et forme par la recherche quelque 2500 étudiants dont 500 doctorants. Elle compte environ 550 enseignants, enseignants-chercheurs et chercheurs et 600 personnels administratifs et techniques.

Dans le classement de Shanghai et QS, elle apparaît parmi les tous premiers établissements français en termes de performance per capita.

Son objectif est d'avoir un impact significatif en matière de recherche, d'innovation et de transfert de technologie tout en irriguant la fonction publique et le monde socio-économique de diplômés rompus à la complexité, capables de produire et transmettre des savoirs.

L'ENS de Lyon met ses ressources au service d'une vision ouverte de la société et des enjeux contemporains qu'elle veut éclairer.

Son budget annuel est d’environ 160 M €.

L'ENS de Lyon est une école dynamique, où la qualité de vie au travail, le développement durable et l’égalité professionnelle représentent des dimensions centrales.

MISSIONS :

La personne recrutée participera au projet ArtiMinDev, inancé par une ERC Consolidator Grant.. Ce projet, financé par la Commission européenne, étudie l’impact de l’activité minière artisanale en Afrique sur diverses mesures de développement économique. L’un des objectifs principaux est d’établir une cartographie précise de la localisation des mines artisanales en Afrique.

Vous serez en charge des activtiés suivantes:

• Supervision d'assistants labellisant les prédictions d'un modèle de machine learning
• Nettoyage des données sur les mines artisanales,
• Premières quantifications empiriques sur l'impact des mines artisanales sur la déforestation et la dégradationenvironnementale.

ACTIVITES :

• Analyse des prédictions issues des différents modèles de machine learning
• Mise en place de statistiques pour évaluer la performance du modèle
• Gestion des bases de données

COMPETENCES REQUISES :

Connaissances sur l’environnement professionnel

• Connaissance de la littérature sur les impacts de l’activité minière sur le développement économique
• Connaissance sur les modèles standards de machine learning

Savoir-faire opérationnels

• Utilisation des modèles de SIG
• Utilisation de Stata, R