Company description

Face à l’affaiblissement démocratique que nous constatons chaque jour, les citoyens sont plus que jamais prêts à s’investir au service de l’intérêt général. C’est pourquoi Make.org s’est donné pour mission d’engager la société civile dans la transformation positive de la Société. Nous pensons que cette action collective des citoyens, des associations, des entreprises, des institutions et des médias en faveur du bien commun peut faire évoluer notre société de façon déterminante, à l’échelle nationale et européenne, et qu’elle permettra de reconstruire un socle partagé grâce auquel notre démocratie et nos institutions redeviendront durables.

Job description

Mission
Make.org est une civic-tech dont l’objectif est d'accélérer la mobilisation de la société civile pour résoudre des grands problèmes de société comme “lutter contre les violences faites aux femmes”, “donner une chance à chaque jeune” ou “rendre la culture accessible à tous”.

Pour atteindre cet objectif, Make.org développe une plateforme de consultation massive des citoyens où chacun peut proposer sa solution et voter sur celle des autres. Les propositions les plus plébiscitées sont ensuite transformées en actions avec comme objectif un impact significatif en 3 ans.

Nous recherchons un ou une jeune Docteur dont la mission principale sera de développer et d’améliorer les algorithmes permettant d’analyser et d’organiser les propositions citoyennes issues des consultations. Sa mission secondaire sera de participer à l’analyse de l’ensemble des données collectées par la plateforme.

Principaux défis
Les algorithmes développés par l’équipe data de Make.org sont essentiellement des modèles de traitement de données textuelles (NLP), notamment :

  • Identification des propositions ne respectant pas la charte Make.org (spam / hate speech detection)
  • Catégorisation des propositions suivant les thèmes liés à chaque consultation (Text categorization)
  • Regroupement des propositions similaires en grandes idées (Text clustering)

Les principales difficultés viennent de la courte longueur des propositions (140 caractères), du renouvellement des thèmes avec chaque consultation (cold start), de la mobilisation par les annotateurs de leur connaissances pour procéder à l’analyse et au regroupement des propositions similaires (semantic knowledge).


Votre mission principale sera de suggérer et d’expérimenter des approches pour améliorer ces algorithmes sous la direction du Lead Data Scientist. Vous serez aussi responsable de la mise en production des approches les plus performantes.


L’équipe data est aussi en charge de la collecte et de l’analyse de toutes les données utilisateurs générées par la plateforme. Votre mission sera donc de développer les algorithmes alimentant les dashboards de visualisation utilisés en interne. Enfin vous accompagnerez l’équipe produit en fournissant des analyses ad-hoc pour comprendre le comportement des utilisateurs face aux innovations développées.

Stack technique
Les algorithmes sont développés et entraînés en Python (scikit-learn, genim, spacy, keras). Les analyses et les algorithmes de Data Science s’appuient sur une plateforme de collecte de données basée sur Kafka et analysable en Spark.

La plateforme de consultation est développée en Scala et déployée par Docker. L’équipe technique travaille en intégration continue basée sur Gitlab. Une connaissance pratique de ces technologies est un plus.

Le code de la plateforme Make.org est open-source (https://gitlab.com/makeorg) et l’ouverture des projets interne comme la participation aux projets open-source mobilisés par la plateforme est encouragée.

Desired profile

Vous possédez un doctorat dans une discipline scientifique orientée data.

Vous avez une bonne connaissance des techniques de base du NLP (stemming, pos tagging, tf-idf, text categorisation, text clustering) et des approches deep learning associées (embeddings, LSTMs, CNNs, BERT). Vous aimez vous tenir à la pointe des avancées dans le domaine et les mettre en oeuvre dans des applications concrètes.


Vous aimez travailler en équipe dans un contexte agile. Vous aimez expérimenter pour trouver de nouvelles approches puis industrialiser vos projets pour les pérenniser.


Vous voulez rejoindre une équipe technique solide et une aventure start-up dédiée à un projet de transformation de la société.