La personne recrutée travaillera dans le cadre du projet international ANERIS (https://aneris.eu/). L’objectif est d’utiliser la technologie pour étudier la biologie à des échelles spatiales et temporelles comparables à celles de la physique et de la chimie (ce que l’on appelle la « biologie marine opérationnelle »).
Plus précisément, la personne exploitera des séries temporelles de zoo- et phytoplancton, collectées en mer Méditerranée et en mer d’Irlande, à une résolution horaire, à l’aide des instruments UVP et CytoSense. L’objectif est de décrire des processus généralement invisibles avec un échantillonnage classique hebdomadaire ou mensuel, de comprendre leur importance dans le fonctionnement des écosystèmes, et de comparer leur ampleur à celle des phénomènes à plus long terme.
Activités
Activités principales :
- Collecter, organiser et classer taxonomiquement (grâce à l’intelligence artificielle) les images produites par les deux instruments.
- Déterminer quelques groupes taxonomiques cibles en fonction de leur abondance relative et de leur importance écologique.
- Affiner la classification de ces groupes.
- Analyser statistiquement les variations de concentration, de biovolume et des caractéristiques morphologiques des groupes cibles pour détecter et comprendre les processus de courte durée.
- Créer un tableau de bord permettant de suivre l’évolution continue des groupes cibles au fur et à mesure de l’arrivée des données.
Autres activités
La personne recrutée devra également contribuer à l’atteinte des objectifs globaux du projet ANERIS, participer aux activités transversales entre les différents workpackages du projet, et assister aux réunions pour présenter l’avancement de ses travaux.
Compétences
Connaissances transversales requises :
- Connaissances en écologie numérique
- Connaissances en biologie marine et/ou océanographie, avec de préférence une spécialisation sur le plancton
- Bonnes capacités rédactionnelles et orales en anglais (niveau B2 minimum)
- Rigueur scientifique et curiosité
Compétences techniques :
- Exigé : doctorat en biologie marine ou en océanographie, de préférence avec un travail centré sur le plancton
- Exigé : bonnes compétences en programmation, de préférence en R ou Python, et capacité à gérer de grands volumes de données (millions d’enregistrements)
- Exigé : expérience en analyse statistique, idéalement avec des techniques d’apprentissage automatique (machine learning)
- Exigé : publication d’au moins un article scientifique en tant que premier auteur
- Optionnel : expérience antérieure avec des séries temporelles de plancton
Compétences relationnelles :
- Autonomie et aptitude au travail en équipe
- Capacité à collaborer dans un contexte international
Contexte de travail
Le Laboratoire d'Océanographie de Villefranche (LOV ; http://lov.obs-vlfr.fr/) est situé près de Nice, sur la Côte d'Azur, dans l'une des trois stations marines de Sorbonne Université. Avec environ 120 employés, le LOV génère et analyse une grande quantité de données marines, notamment des données d'imagerie, génomiques et satellitaires, pour étudier l'océan.
L'équipe COMPLEx (COMPutational PLAnkton Ecology) compte une quarantaine de membres qui étudient le plancton marin en collectant des données avec des instruments d'imagerie quantitative et de la génomique à haut débit, qui viennent alimenter des méthodes d'analyse numérique (modélisation, statistiques, apprentissage automatique). Le plancton englobe tous les organismes dérivant avec les courants marins. Ces organismes produisent une partie de l'oxygène que nous respirons, stockent le carbone que nous émettons, nourrissent les poissons que nous mangeons ; le plancton est donc un élément constitutif majeur de l'écosystème terrestre. COMPLEx interagit fortement avec la Plateforme d'Imagerie Quantitative de Villefranche (PIQv ; https://sites.google.com/view/piqv), qui supervise l'opération des outils que l'équipe développe. Ces outils incluent des capteurs d'imagerie, tels que l'Underwater Vision Profiler (UVP) ou le ZooScan, ainsi qu'un nombre croissant de logiciels pour le traitement et le contrôle qualité des données des instruments, le tri taxinomique d'images (https://ecotaxa.obs-vlfr.fr/) ou le stockage et la distribution de de données d'abondance de neige marine. L'équipe a une longue expérience d'interaction avec des ingénieurs et des informaticiens, dans le monde universitaire ou le secteur privé, pour développer ces outils.
Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.
Le Laboratoire d'Océanographie de Villefranche (LOV ; http://lov.obs-vlfr.fr/) est situé près de Nice, sur la Côte d'Azur, dans l'une des trois stations marines de Sorbonne Université. Avec environ 120 employés, le LOV génère et analyse une grande quantité de données marines, notamment des données d'imagerie, génomiques et satellitaires, pour étudier l'océan.
L'équipe COMPLEx (COMPutational PLAnkton Ecology) compte une quarantaine de membres qui étudient le plancton marin en collectant des données avec des instruments d'imagerie quantitative et de la génomique à haut débit, qui viennent alimenter des méthodes d'analyse numérique (modélisation, statistiques, apprentissage automatique). Le plancton englobe tous les organismes dérivant avec les courants marins. Ces organismes produisent une partie de l'oxygène que nous respirons, stockent le carbone que nous émettons, nourrissent les poissons que nous mangeons ; le plancton est donc un élément constitutif majeur de l'écosystème terrestre. COMPLEx interagit fortement avec la Plateforme d'Imagerie Quantitative de Villefranche (PIQv ; https://sites.google.com/view/piqv), qui supervise l'opération des outils que l'équipe développe. Ces outils incluent des capteurs d'imagerie, tels que l'Underwater Vision Profiler (UVP) ou le ZooScan, ainsi qu'un nombre croissant de logiciels pour le traitement et le contrôle qualité des données des instruments, le tri taxinomique d'images (https://ecotaxa.obs-vlfr.fr/) ou le stockage et la distribution de de données d'abondance de neige marine. L'équipe a une longue expérience d'interaction avec des ingénieurs et des informaticiens, dans le monde universitaire ou le secteur privé, pour développer ces outils.
Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.
Contraintes et risques
Néant
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