Niveau de difficulté (ne s'applique pas au domicile)

H (pas de difficulté)

Famille

UNOPS IICA1

2024-04-02

29 février 2024

Titre : Assistant Data Scientist
Lieu : Copenhague, Danemark
Durée : 02/04/2024 au 01/10/2024 (avec possibilité de prolongation)
Type de contrat : UNOPS IICA-1/LICA-8 (équivalent P-1/NO-A)

Historique et contexte organisationnel

Le HCR, l'Agence des Nations Unies pour les réfugiés, est une organisation mondiale qui se consacre à sauver des vies, à protéger les droits et à construire un avenir meilleur pour les réfugiés, les communautés déplacées de force et les apatrides. Chaque année, des millions d’hommes, de femmes et d’enfants sont contraints de fuir leur foyer pour échapper aux conflits et aux persécutions. Les équipes du HCR sont présentes sur le terrain dans plus de 130 pays, utilisant leur expertise pour protéger et soigner plus de 100 millions de personnes.

La Section des statistiques et de la démographie, située au sein du Service de données mondiales (GDS) du HCR à Copenhague, élabore des définitions et des normes statistiques, supervise la production de statistiques mondiales sur les personnes déplacées de force et apatrides et applique des méthodes innovantes pour répondre aux questions liées aux déplacements forcés. L’accès à des données fiables, actuelles et précises est essentiel pour atteindre les objectifs de la Stratégie de transformation des données 2020-2025, qui vise à positionner le HCR comme un leader de confiance en matière de données et d’informations relatives aux personnes déplacées de force et aux apatrides. La Section élabore des produits externes tels que le rapport annuel sur les tendances mondiales, qui analyse l'évolution des déplacements forcés et de l'apatridie et approfondit la compréhension du public sur les crises en cours.

L'équipe de science des données au sein de la section utilise des méthodes innovantes et des sources de données massives pour aider à combler les lacunes en matière de données concernant les statistiques de déplacements forcés qui ne peuvent pas être estimées à l'aide de sources de données « traditionnelles » (enquêtes auprès des ménages, dossiers administratifs ou recensements de population), telles que l'amélioration l'actualité et la granularité des estimations ; générer une alerte précoce sur les problèmes et crises émergents ; produire des prévisions fiables sur les déplacements forcés au niveau national pour la programmation et la planification ; améliorer la compréhension des impacts locaux et des modèles géographiques plus larges ; visualiser les données pour des informations plus nuancées et accessibles ; et améliorer l'analyse pour aider à corroborer ou à réfuter les hypothèses liées à des phénomènes spécifiques. De plus en plus, les méthodologies de science des données sont appliquées à des défis opérationnels, qui incluent des domaines d'intégrité et de fraude dans les grandes bases de données transactionnelles et dans les systèmes critiques similaires aux configurations nationales de CRVS.

Objet et étendue de la mission

Le système d'enregistrement du HCR (proGres) existe pour établir l'identité des réfugiés et autres personnes déplacées de force et apatrides dès leur première rencontre. Cela est essentiel pour fournir protection et assistance par la suite. Les données d'inscription couvrent les données biographiques, les caractéristiques démographiques, les variables socio-économiques et les besoins spécifiques. Les données d’enregistrement sous-tendent la fourniture de services essentiels, depuis la livraison d’espèces jusqu’aux voyages vers des pays tiers pour la réinstallation. Dans un certain nombre de pays, les données d'enregistrement du HCR servent de données KYC (connaître votre client). Le système d'enregistrement du HCR (proGres) comprend 17 millions de personnes enregistrées et est géré par plus de 15,000 130 opérateurs dans le monde, couvrant plus de XNUMX pays.

Pour garantir la qualité des données contenues dans ce système et maintenir l’intégrité des données, le recours aux techniques de science des données est de plus en plus recherché, par exemple pour identifier les valeurs aberrantes, y compris dans le cadre de la détection de fraudes. À cet effet, des méthodes de science des données doivent être développées et mises en œuvre pour progresser en matière d’intégrité, notamment une détection plus rapide des doublons potentiels ou de l’utilisation inhabituelle du système lui-même.

En outre, proGres est utilisé par les équipes du HCR dans le monde entier pour soutenir l'identification des réfugiés dans le but de trouver des solutions, telles que la réinstallation dans des pays tiers. Cela se fait actuellement à l'aide de données qualitatives et de processus d'entretien. Aux fins de cette mission, les modèles de science des données seront conçus pour prédire la probabilité que les individus réussissent dans un processus de réinstallation, permettant ainsi une approche de segmentation et raccourcissant la période d'identification globale pour la majorité des individus considérés.

Devoirs et responsabilités

Afin d'exercer cette fonction, l'Assistant Data Scientist aura les missions suivantes :

Outil de déduplication
• Collaborer avec l'équipe sur le développement de la méthodologie de science des données pour prendre en charge la déduplication dans les données d'enregistrement du HCR, avec les responsabilités suivantes :
– Familiarisation des données : acquérir une compréhension approfondie de la structure des données d’enregistrement et des entités de données du HCR, ainsi que de la politique et des processus de déduplication appliqués quotidiennement dans les opérations du HCR.
– Compréhension de la base de données : analyser les entités de données, les relations et les problèmes de qualité des données dans les données d'enregistrement.
– Identifier et développer des modèles appropriés : utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour mettre en œuvre la déduplication, en intégrant les données des données d'enregistrement.
– Collaboration et communication : collaborer en permanence avec les équipes concernées au sein de l'organisation sur les données d'enregistrement afin de recueillir les exigences et d'assurer l'alignement.
• Identifier et prétraiter les données : utiliser des techniques de nettoyage et de transformation des données pour préparer les données à partir des données d'enregistrement.
• Développement et optimisation de modèles : formation et test de modèles d'apprentissage automatique pour la détection d'entrées de cas en double dans les données d'enregistrement, intégrant les données de proGres.
• Documentation : garantir une documentation complète de tous les processus, y compris la sélection du modèle, les étapes de prétraitement des données et les performances du modèle, ainsi que l'intégration des données d'enregistrement.

Prise en charge des outils de détection de fraude
• Collaborer avec l'équipe d'enregistrement pour soutenir le développement d'outils de détection de fraude améliorés par le ML/IA, en se concentrant sur les manipulations et la fraude pilotées par les opérateurs.
• Conceptualiser un ensemble évolutif de produits d'analyse, qui peuvent être déployés dans plus de 130 opérations nationales utilisant le système.

Modèle de réinstallation
• Comprendre les complexités du processus de réinstallation, les critères de sélection et les nuances des données proGres du HCR qui éclairent le processus.
• S'appuyer sur les bonnes pratiques opérationnelles, après avoir développé un processus de sélection de réinstallation basé sur des données.
• Identifier les entités de données pertinentes au sein de proGres et reconnaître les défis et les réserves dans les données de réinstallation.
• Soutien au développement, aux tests et à l'évaluation de modèles prédictifs capables d'évaluer la probabilité de réinstallation individuelle sur la base des données historiques de ProGres et de caractéristiques sélectionnées.
• Documentation : assurez une documentation complète de l'ensemble du processus au sein de Microsoft Power Platform, y compris les étapes clés et les limites des modèles d'IA et l'utilisation des données proGres.

Surveillance et contrôles de progression

Principaux livrables:
• Soutenir le développement et le déploiement d'un outil de déduplication pour identifier les doublons dans la base de données d'enregistrement du HCR.
• Soutenir le développement d'un modèle prédictif basé sur les données d'enregistrement pour évaluer les probabilités statistiques dans le but d'accélérer l'identification de la réinstallation.
• Soutenir le développement d'algorithmes de détection de fraude basés sur les données d'enregistrement, notamment les données de journal.
• Communiquer avec d'autres équipes internes pour développer des cadres de collaboration et harmoniser les façons de travailler ensemble.

Qualifications et expérience

L'Education:
Diplôme universitaire en statistiques, science des données, mathématiques, économie ou autres sciences sociales quantitatives.

Expérience de travail requise:
– 1 an d’expérience pertinente avec un diplôme de premier cycle ; ou aucune expérience avec un diplôme d'études supérieures ; ou aucune expérience avec un doctorat
– Expérience démontrée dans la collecte, la gestion, le nettoyage, le traitement et l’analyse appliquée des données.
– Expérience démontrée d’utilisateur des langages de programmation statistique R et/ou Python.
– Expérience démontrée de l’utilisation de SQL.
– Expérience démontrée de travail avec des sources de données alternatives et/ou des méthodes d’apprentissage statistique.
– Expérience démontrée dans la garantie de la pertinence opérationnelle des travaux d’analyse et/ou de recherche.
– Expérience démontrée en rédaction de rapports techniques.
– Expérience démontrée dans la présentation de travaux à des publics techniques et non techniques.

Expérience de travail souhaitable :
– Familiarité avec Azure.

Compétences clées

• Excellentes compétences en gestion de données, y compris la capacité de traiter, nettoyer et transformer les données.
• Une excellente connaissance de la théorie et de l'application des méthodes d'apprentissage statistique est requise.
• La maîtrise de R, Julia et/ou Python est requise.
• De bonnes compétences en visualisation de données pour représenter les résultats et les estimations dans un format graphique sont requises.
• D'excellentes compétences rédactionnelles et la capacité de rédiger des rapports et d'élaborer du matériel à des fins de documentation sont requises.
• La connaissance de Github, SQL et Azure est un plus.
• Volonté d'expérimenter l'innovation en matière de données et de sources de données alternatives et de repousser les limites de l'application des compétences techniques au développement et à l'action humanitaire.
• D'excellentes compétences organisationnelles et la capacité de travailler de manière flexible, créative et dans les délais établis sont requises.
• Excellentes compétences en communication pour expliquer les résultats et les techniques à des publics techniques et non techniques.
• Une excellente connaissance de l'anglais est requise et la connaissance pratique d'une autre langue de l'ONU est considérée comme un atout.
• Une connaissance des déplacements forcés et des principes et concepts liés à la protection internationale est un plus.

Emplacement et conditions

Le candidat retenu sera basé à Copenhague, au Danemark.

Les candidats présélectionnés pourraient être tenus de passer un test écrit. Seuls les candidats présélectionnés seront informés. Aucune candidature tardive ne sera acceptée.

Ce poste est ouvert aux candidats résidant au Danemark ainsi qu'aux résidents d'autres pays. Le niveau de rémunération et les droits et avantages applicables peuvent différer en fonction de la résidence du candidat sélectionné le plus approprié.

Veuillez noter que le HCR ne facture aucun frais à aucune étape de son processus de recrutement (candidature, entretien, réunion, voyage, traitement, formation ou tout autre frais).

Tous les membres du personnel du HCR doivent, individuellement et collectivement, contribuer à un environnement de travail dans lequel chaque personne se sent en sécurité et habilitée à accomplir ses tâches. Cela inclut le fait de ne manifester aucune tolérance pour l'exploitation et les abus sexuels, le harcèlement, y compris le harcèlement sexuel, le sexisme, l'inégalité entre les sexes, la discrimination et l'abus de pouvoir.

En tant qu'individus et en tant que gestionnaires, tous doivent être proactifs pour prévenir et répondre aux comportements inappropriés, soutenir un dialogue continu sur ces questions et s'exprimer et rechercher des conseils et un soutien auprès des ressources pertinentes du HCR lorsque ces problèmes surviennent.

Description de poste standard

Langues requises

Anglais

,

,

Langues souhaitées

,

,

Qualifications supplémentaires

Compétences

Éducation

Baccalauréat ès arts (BA) : Sciences sociales (obligatoire), Baccalauréat ès sciences (BS) : Science des données (obligatoire), Baccalauréat ès sciences (BS) : Économie (obligatoire), Baccalauréat ès sciences (BS) : Mathématiques (obligatoire), Baccalauréat ès sciences (BS): Statistiques (obligatoire)

Certifications

D'autres renseignements

Ce poste ne nécessite pas d'habilitation fonctionnelle

À domicile

Non