Ingénieur en intelligence artificielle/ machine learning appliqué à l’océanographie H/FIRD

Sous la responsabilité du Directeur d’Unité, vos activités seront les suivantes : 

-          Soutenir les activités de recherches du laboratoire, notamment sur des chantiers au sud, visant à l’extraction de connaissances via des méthodes d’apprentissage automatique. Ces activités portent par exemple sur la construction de variables d'intérêts en océanographie à partir d’autres variables (régression), le développement de méthodes pour combler les observations manquantes de certains champs de données, etc. Ces approches seront appliquées aussi bien à des observations in situ, satellites ou des sorties de modèles numériques, notamment du climat, 

-          Dans ce contexte, mettre en place des outils et méthodes de machine learning (supervisé, non supervisé, etc.) et en assurer la maintenance et l’appropriation par l’ensemble des équipes du laboratoire,

-          Contribuer au développement et la distribution d’outils communautaires sur ces thématiques, au bénéfice de la communauté nationale, 

-          Participer à la valorisation des résultats scientifiques obtenus (contribution aux publications, présentations, encadrement d’étudiants, notamment au Sud)

Vous êtes Ingénieur(e) ou titulaire d’un doctorat, issu(e) d’une formation scientifique, en océanographie et/ou en intelligence artificielle/machine learning. 

-          Vous justifiez de connaissances des techniques de machine learning (sciences de l'ingénieur), des outils numériques utilisés pour les algorithmes de machine learning et de big data (Python, Pytorch, etc.),

-          Et/ou vous justifiez de connaissances en sciences de l’environnement,

-          Vous avez les capacités à proposer des approches de machine learning appliqués aux données satellites, in situ et de modèles numériques répondant aux besoins des équipes de recherche du LOPS en océanographie physique et biogéochimique, 

-          Vous maîtrisez un (ou des) systèmes de gestion de configuration (ex : hydra.cc)

Au cours de vos précédentes expériences, vous avez développé les compétences suivantes : 

-          Compétences dans l'utilisation des observations satellites et in situ et des sorties de modèles numériques, 

-          Connaissances en sciences de l’atmosphère et de l’océan, 

-          Connaissances en méthodes de machine learning,

-          Compréhension et expression orale et écrite en anglais (niveau 2). 

Vous faites preuves des qualités humaines suivantes : 

-          Goût pour le travail d’équipe, le partage de compétences et des projets ambitieux, 

-          Capacité et volonté affirmée à travailler en milieu interdisciplinaire, 

-          Appétence pour l'aide au développement durable et la formation au Sud,

-          Sensibilité/raisonnement pour optimiser le coût carbone des simulations/expériences numériques.