Ingénieur Chef de Projet Données - PEPR SolsVivants (H/F)

Offre n° 209KYBM – Ingénieur Chef de Projet Données - PEPR SolsVivants (H/F)

Au sein du programme PEPR « SolsVivants – Comprendre les interactions dans les sols pour agir » de l'UMR 7618 iEES‑Paris (Institut d'Écologie et des Sciences de l'Environnement de Paris) de la faculté des sciences et ingénierie de Sorbonne Université. Localisation : 4 place Jussieu, 75005 Paris.

Date limite de candidature : 25 juin 2026. Date de prise de fonction souhaitée : 15 septembre 2026.

Fonctions

Ingénieur.e Chef.fe de Projet Données – PEPR SolsVivants (H/F)

Catégorie : A ; Corps : IGRB; Pôle : AP; CDD d'une durée de 4 ans et 6 mois avec période d'essai de 3 mois renouvelable.

Mission

Vous jouerez un rôle central dans la mise en œuvre de la stratégie de gestion et de FAIRisation des données du PEPR SolsVivants. En interaction étroite avec la direction du programme, les équipes de recherche et les Infrastructures de recherche numériques, en particulier Data Terra, vous contribuerez à structurer, harmoniser, documenter et valoriser des jeux de données complexes et hétérogènes (écologiques, taxonomiques, génétiques, spatiales, imagerie, etc.). Vous interagirez avec les équipes impliquées dans les deux Projets Ciblés et les Axes Transverses du PEPR, les infrastructures de recherche numériques et les cellules data d'autres programmes (PEPRs, PPRs) et organismes. Vous participerez aux instances de pilotage du programme.

Activités principales

• Structurer et coordonner la stratégie de gestion des données à l'échelle du PEPR en lien avec les équipes de recherche, les autres PEPRs thématiques (DynaBIOD, FORESTT, FairCarboN), les partenaires institutionnels et les différentes Infrastructures de Recherche associées.
• Assurer le rôle de référent pour la gestion, la structuration et la FAIRisation des données au sein du programme.
• Co-construire, piloter et suivre le Plan de Gestion des Données (PGD) du PEPR tout au long du programme (de la version initiale à la version finale).
• Veiller à l'interopérabilité des données et métadonnées du programme afin de faciliter leur intégration, leur catalogage, leur diffusion et leur réutilisation.
• Harmoniser les métadonnées, contribuer à la standardisation des protocoles et favoriser l'alignement avec les standards et infrastructures nationales, européennes et internationales (Data Terra notamment via le pôle biodiversité PNDB et le pôle THEIA, e‑LTER, INPN, NCBI, BOLD Systems, etc.).
• Accompagner les équipes de recherche dans l'organisation, la structuration, la documentation, le partage et la FAIRisation de leurs données.
• Organiser et animer les échanges avec les équipes et leurs référents données, ainsi que des actions de sensibilisation et de formation autour de la gestion et de la valorisation des données scientifiques.
• Assurer le suivi, le reporting, la synthèse et la valorisation des actions liées au cycle de vie des données et à la stratégie de gestion des données du programme.

À titre complémentaire

• Appuyer, lorsque nécessaire, certaines phases critiques d'intégration, de structuration ou de contrôle qualité des données produites dans le cadre du programme.
• Participer aux réseaux et groupes de travail nationaux ou internationaux liés aux données en écologie du sol, biodiversité et environnement.

Encadrement

NON.

Conditions particulières d'exercice

Déplacements réguliers en France. Accueil potentiellement sur deux sites voisins à Paris (Campus Pierre et Marie Curie et éventuellement au MNHN, où sont hébergés le Pôle National de Données de Biodiversité (PNDB) et l'UAR DoHNEE).

Type de contrat

CDD – 36 mois.

Contrat de travail.

Durée d'emploi : 37 h 4 / semaine.

Travail en journée.

Salaire

• À partir de 2 762 euros brut mensuel.

Expérience

• Débutant accepté.
• Bac+5 et plus ou équivalents.

Compétences

• Analyser, exploiter, structurer des données.
• Analyse de données scientifiques.
• Darwin Core, ENVO, GBIF, Data Terra, etc.
• Enjeux liés aux données écologiques, taxonomiques.
• Langage de programmation scientifique (R ou Python).
• Maîtrise anglais scientifique et technique (B2).
• Maîtrise des principes FAIR et science ouverte.
• Maîtrise outils collaboratifs et gestion de version.
• Notions de bases de données relationnelles, APIs.

Savoir‑être professionnels

• Faire preuve d'autonomie.
• Faire preuve de rigueur et de précision.
• Organiser son travail selon les priorités et les objectifs.