Le Haut Commissariat des Nations Unies pour les réfugiés, aussi connu sous le nom d’Agence des Nations unies pour les réfugiés, basé à Genève, est un programme de l’Organisation des Nations unies.
Mandat
1. Contexte général
La stratégie de transformation des données 2020-2025 du HCR vise à faire de l’organisation un leader de confiance en matière de données sur les réfugiés et les déplacements en améliorant la gestion des données, les systèmes innovants, le développement des compétences et la prise de décision fondée sur des données probantes.
Le spécialiste de la science des données et de la conservation tirera parti des méthodes de pointe de la science des données telles que l’IA, l’apprentissage automatique, la télédétection et l’analyse prédictive, ainsi que des pratiques avancées de conservation des données. Les responsabilités comprennent l’amélioration de l’analyse et de la diffusion des données, l’amélioration des systèmes de données, la gestion de la conservation des données et la garantie de la disponibilité des données par le biais des bibliothèques de données du HCR. Ce rôle soutient la prise de décision à l’échelle mondiale et régionale en rendant les données anonymisées accessibles à des fins d’analyse, en améliorant la qualité des données et la mémoire institutionnelle.
Relevant du coordonnateur principal de la Division et du (de la) Spécialiste des statistiques et de l’analyse des données au sein du Bureau régional, ce poste implique une collaboration avec les parties prenantes internes et externes. Le spécialiste de la science des données et de la conservation joue un rôle clé dans la mise en œuvre de la vision du HCR en matière d’autonomisation et de protection des personnes déplacées basées sur les données.
2. Objectif et portée de la mission
Le spécialiste de la science des données et de la conservation sera chargé de :
– aider à développer un modèle prédictif pour les déplacements forcés,
– explorer l’utilisation des technologies émergentes pour l’analyse des données sur les déplacements forcés,
– aider à la sélection des données et à l’évaluation de la pertinence des données pour la publication, nettoyer les données en identifiant et en corrigeant les données manquantes,
– appliquer des méthodes d’imputation au besoin,
– anonymiser les données personnellement identifiables,
– remplir la bibliothèque de microdonnées avec des ensembles de données et des métadonnées correspondantes ;
– formation du personnel dans les pays aux activités de curation des données décentralisées,
– coordination de la curation des données dans les pays.
Appliquer des techniques de science des données aux situations régionales de déplacement forcé et d’apatridie afin d’améliorer la compréhension du comportement, des besoins et des vulnérabilités de la population et la capacité de suivre et d’évaluer l’impact des politiques du HCR.
Assurer la liaison avec les opérations nationales prioritaires dans la région pour identifier et obtenir des ensembles de données historiques adaptés au partage.
Travailler avec les bureaux de pays pour que les données soient stockées dans la RIDL (Raw Internal Data Library) conformément aux protocoles de sécurité et de protection des données.
Travailler avec les bureaux locaux et les partenaires pour s’assurer que les métadonnées pertinentes sont fournies avec les données.
Élaborer des instructions et des documents d’orientation pour évaluer la qualité des ensembles de données sélectionnés et évaluer la pertinence de la publication, en supprimant et en corrigeant les erreurs si nécessaire, et travailler avec les emplacements sur le terrain, le cas échéant.
Aider à l’élaboration de documents et d’activités de communication visant à promouvoir le partage et l’utilisation de micro-ensembles de données.
Appliquer les techniques de contrôle de la divulgation statistique (CDS) utilisées pour anonymiser tous les ensembles de données en veillant à ce qu’aucune personne ou aucun ménage ne soit identifiable à partir des résultats d’une analyse des données d’enquête (à un niveau de risque approprié) ou lors de la diffusion de microdonnées, en utilisant le progiciel sdcMicro basé sur R.
Cela se fera en consultation avec le producteur de données qui guidera dans la détermination des variables clés et sensibles. Cette anonymisation sera effectuée à la fois au niveau des ménages et au niveau individuel et en appliquant différentes méthodes pour les fichiers d’utilisation publique et d’utilisation sous licence. Effectuez une analyse statistique des variables utilitaires avant et après l’anonymisation pour vérifier que les données anonymisées maintiennent leur validité et doivent être recommandées pour le partage.
Générer les métadonnées appropriées conformément à la norme de métadonnées de l’Initiative de documentation des données (DDI) et à toute autre documentation nécessaire pour cataloguer, enregistrer et communiquer aux utilisateurs toutes les caractéristiques saillantes des micro-ensembles de données partagés dans la bibliothèque de microdonnées.
Effectuer des missions dans les bureaux de pays et sélectionner les opérations sur le terrain dans sa région de référence pour découvrir les données et former et aider le personnel de pays à utiliser les plateformes.
Aider à l’organisation et/ou à la prestation d’ateliers de curation aux niveaux régional et national.
Contribuer à la recherche sur l’utilisation de sources de données alternatives pour produire des données sur les situations régionales de déplacement forcé et d’apatridie.
Faciliter le libre accès aux données anonymisées sur les déplacements forcés tout en répondant aux préoccupations en matière de protection et de confidentialité des microdonnées gérées par le HCR.
Approches avancées d’assurance de la qualité des données au HCR, en les mettant en conformité avec les normes internationales en matière de qualité des données.
Appliquer des techniques d’analyse prédictive pour produire des statistiques démographiques.
Effectuer d’autres tâches connexes au besoin.
3. Surveillance et contrôles de progrès
- Développer et publier/mettre dans des modèles prédictifs de produits, au moins un modèle.
RIDL doit être rempli au minimum avec toutes les données brutes utilisées pour remplir la bibliothèque de microdonnées.
La bibliothèque de microdonnées doit être remplie d’au moins 15 ensembles de données propres, anonymisés et documentés de manière appropriée à la fin de l’affectation. Chaque ensemble de données proviendra idéalement d’une enquête différente. Si cela n’est pas possible, plus d’un ensemble de données provenant de la même enquête peut être acceptable s’il se réfère à un pays distinct ou à une population de réfugiés différente et à une période différente.
Ensembles de données supplémentaires liés au système de surveillance de la protection, les systèmes de suivi des programmes, les évaluations des besoins, les fichiers de mise en forme pour la cartographie et d’autres systèmes de données relatifs à la population relevant de la compétence du HCR. seront indexés dans RIDL.
S’appuyant sur l’expérience acquise dans le remplissage de la bibliothèque de données, établissement de documents d’orientation concernant le nettoyage et l’anonymisation de certains ensembles de données.
Appui à l’institutionnalisation des activités de conservation dans la DIMA régionale et à la formation du personnel concerné aux opérations sur le terrain.
Génération de scripts et de processus automatisés pour l’extraction et le traitement de données standardisées et la création de rapports d’anonymisation.
4. Qualifications et expérience
a. Éducation (niveau et domaine d’éducation requis et/ou souhaité)
• Diplôme universitaire (équivalent à une maîtrise ou à un doctorat) en statistiques, informatique, mathématiques appliquées, économie, démographie, sciences sociales quantitatives ou dans un domaine connexe.
Description de poste standard
Langues requises
,
Langues souhaitées
,
Qualifications supplémentaires
Compétences
Éducation
Certifications
Expérience professionnelle
Autres informations
Ce poste ne nécessite pas d’autorisation fonctionnelle
À domicile
Non
