Chercheur postdoctoral en IA (15 mois) 80%

Bern

Infos sur l'emploi

Date de publication :27 novembre 2025
Taux d'activité :80%
Lieu de travail :Bern

Nous invitons les candidatures pour un chercheur postdoctoral hautement qualifié afin de rejoindre le projet interdisciplinaire “Transparence dans le lobbying grâce à l'IA”. Le projet vise à poser les bases techniques et conceptuelles pour une future initiative à grande échelle qui développera des méthodes et outils de nouvelle génération pour comprendre les réseaux d'influence politique.
Le poste offre l'opportunité de mener des recherches de pointe à l'intersection de l'intelligence artificielle, de la représentation des connaissances basée sur les graphes, de l'analyse des données politiques et de l'innovation démocratique.
À propos de l'institution

L'Institut d'informatique de l'Université de Berne mène des recherches reconnues internationalement dans divers domaines de l'informatique. Le candidat retenu sera accueilli au sein du groupe de reconnaissance des formes, spécialisé dans l'apprentissage automatique basé sur les graphes, les systèmes d'IA interactifs et les modèles de langage augmentés par récupération.
Le projet est co-dirigé avec le groupe de recherche E-Democracy du Centre KPM pour la gestion publique, reconnu pour ses recherches sur les processus démocratiques, la participation numérique et le comportement politique.

À propos du projet (BIND)
Le projet préparatoire BIND développe les bases d'un effort de recherche à grande échelle visant à porter la transparence du lobbying en Suisse à un nouveau niveau. Ses éléments clés incluent : l'acquisition automatisée de données à partir de sources politiques hétérogènes, la modélisation des réseaux d'influence basée sur les graphes, l'intégration de modèles de langage de grande taille augmentés par récupération, des interfaces en langage naturel pour les utilisateurs non experts, et des mécanismes d'IA explicable.

Le postdoc jouera un rôle central dans la conception des pipelines de données, le prototypage du graphe de connaissances et de l'architecture RAG, ainsi que dans la contribution à un démonstrateur interactif pour journalistes, chercheurs et citoyens.

Tâches

Diriger le développement technique, incluant :
Conception de pipelines de web scraping et d'ingestion de données pour les sources liées au lobbying.
Construction et évaluation de représentations des connaissances basées sur les graphes.
Développement et expérimentation d'architectures LLM augmentées par récupération.
Prototypage d'interfaces utilisateur interactives et de composants d'explicabilité.
Collaborer étroitement avec les partenaires en sciences politiques sur des questions de recherche interdisciplinaires.
Co-rédiger des publications scientifiques basées sur les résultats du projet.
Contribuer à la préparation de la proposition principale du projet FNS.

Exigences

Doctorat en informatique, intelligence artificielle, apprentissage automatique, science des données, sciences sociales computationnelles ou domaine étroitement lié.
Solide expertise dans au moins deux des domaines suivants :
PNL et LLM (incluant le fine-tuning et les systèmes RAG)
Bases de données graphes et modélisation de graphes de connaissances
Web scraping, extraction de données et ingénierie des données
IA explicable
Systèmes interactifs ou visualisation de données
Excellentes compétences en programmation (Python préféré).
Capacité à travailler de manière autonome et en équipe interdisciplinaire.
Solides compétences en rédaction scientifique et antécédents de publication.
Intérêt pour la technologie civique, les données politiques ou les processus démocratiques est un avantage.

Nous offrons

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