Au sein du département Analyse des Métiers et de l’Emploi des Travailleurs Handicapés (Dameth), vous produirez des études et développerez des outils destinés à mieux comprendre les dynamiques relatives aux métiers et aux transitions professionnelles. Ce sujet occupe aujourd’hui une place essentielle pour comprendre les mutations en cours et mieux articuler besoins de main d’œuvre et offres de formation.

En tant que datascientist en charge d’études, vous mènerez des analyses sur l’évolution des métiers et de l’emploi pour éclairer les politiques publiques sous de nombreux angles et informer les agents économiques : besoins de compétences dans le cadre des transitions écologique/numérique/démographique, analyse des transitions professionnelles, reconversions, métiers des travailleurs détachés, discriminations etc.

En tant qu’expert sur les outils statistiques et de datascience, vous appuierez les autres membres du département, maintiendrez et développerez les datavisualisations du département (Portrait statistique des métiers, Transitions professionnelles, Tensions de recrutement). Vos travaux porteront également sur d’autres productions du département concernant les tensions, les emplois vacants, des projections d’emplois par métiers ou encore les offres d’emploi en ligne. A la demande de la direction de la Dares, des cabinets ministériels, ou des corps d’inspection, vous réalisez des analyses statistiques ou liées à la conduite de la politique publique.

Enfin, en tant que responsable de la nomenclature des Familles Professionnelles (FAP 2021), vous participerez à l’enrichissement de diverses sources de données (enquête Emploi, Conditions de Travail, Génération, etc.), en maintenant ou améliorant les modèles de machine learning mis en place et l’API de codage automatique. Votre expertise sur le codage des métier vous amènera à développer et implémenter des algorithmes permettant de classifier des libellés auto-saisis dans les nomenclatures existantes.

Dans le cadre de vos missions, vous serez amené à mobiliser des méthodes d’analyses très variées : NLP pour la détection de compétences ou le codage de métiers, économétrie pour l’évaluation de politiques publiques, analyse des données, outils de datavisualisation. Vous mobiliserez également des sources de données variées (enquête emploi, recensement, DSN…)

De par sa nature transverse, le poste demande de bonnes qualités relationnelles car les interlocuteurs sont nombreux : autres départements de la Dares, France Travail, Insee, France Stratégie, Igas, services statistiques ministériels, cabinets ministériels, acteurs de l’emploi et de la formation etc.

E : Savoir agir dans un contexte complexe, faire preuve de créativité, trouver de nouvelles solutions, former d’autres agents, être référent dans le domaine.

M : Mettre en œuvre la compétence de manière régulière, corriger et améliorer le processus, conseiller les autres agents, optimiser le résultat.

A : Savoir effectuer, de manière occasionnelle ou régulière, correctement les activités, sous le contrôle d’un autre agent, savoir repérer les dysfonctionnements.

N : Disposer de notions de base, de repères généraux sur l’activité ou le processus (vocabulaire de base, principales tâches, connaissance du processus, global…)

Connaissances:

- Programmation logiciels statistiques (R, Git, éventuellement Python et Sas): M/E - Analyse statistique et économétrique: M - Data science : M - Analyse économique : A

Savoir-être : Indiquez au moyen de *** en fonction des attentes

- Savoir être autonome, tout en rendant compte de son activité : ***

- Etre rigoureux : ***

- Savoir prendre des initiatives, faire des propositions :

- Savoir travailler en équipe **

- Etre réactif lorsque cela est nécessaire: **

Savoir-faire :

- Capacité de synthèse : Savoir dégager les messages essentiels, hiérarchiser l’information : A/M

- Savoir rédiger des articles (collections de la statistique publique, revues scientifiques) : A

- Savoir analyser et interpréter les résultats des analyses statistiques : A/M

- Savoir présenter à l’oral le résultat de ses travaux : A/M

Le poste requiert de bonnes compétences techniques et de programmation, notamment sous R, avec un goût pour la diffusion Il nécessite des connaissances en data-science (machine learning, notamment en NLP pour l’analyse textuelle) et en statistiques/économétrie. Bien qu’une expérience de 3 à 5 ans serait appréciée, le poste peut convenir à un premier poste dans le domaine ou à une personne diplômée d’un doctorat.

Formation Bac +5 (ou plus) en Statistiques / Économie / Data-science. Durée d’affectation souhaitée sur le poste : de 3 à 5 ans

Formations prévues dans le cadre de l’adaptation au poste de travail :

Au besoin, de nombreuses formations sont possibles pour l’adaptation au poste: -R (perfectionnement)
-Python (introduction/perfectionnement)
-Techniques rédactionnelles
-Git
-Manipulation des sources sur l’emploi (DSN-Sismmo, EEC)

• Pour postuler à cette offre, l’envoi du CV et d’une lettre de motivation est obligatoire à l’adresse :dares.recrutement@travail.gouv.fr

  Personnes à contacter :

• Lê Jérôme, Chef de département, jerome.le@travail.gouv.fr, 06 65 82 24 34

• Villedieu Pierre, Adj. Chef de département, pierre.villedieu@travail.gouv.fr, 06 64 57 66 77