Vos missions en quelques mots Missions : L’objectif de ce poste est de fournir un produit global de flux de carbone basé sur des mesures de taille et de concentration des particules issues d’un instrument d’imagerie quantitative in situ, le Underwater Vision Profiler (UVP), et d’en analyser la variabilité spatiale et temporelle. Cela sera réalisé en combinant différentes sources de données et des approches d’apprentissage automatique (machine learning, ML). Les données utilisées dans cette approche ML incluent : - Une base de données mondiale de mesures de flux de carbone, rassemblant des données issues de : (1) pièges à sédiments dérivants et ancrés, collectées via des revues de la littérature et des données disponibles dans différents répertoires (par exemple, PANGAEA, SEANOE, etc.) ; (2) mesures du déficit Thorium/Uranium, assemblées et converties en flux de carbone ; (3) toutes autres mesures de flux de carbone disponibles via des requêtes sur des bases de données et des revues bibliographiques. - Une base de données UVP (Underwater Vision Profiler) comprenant des distributions de taille des particules (PSD) et des concentrations issues de déploiements depuis des rosettes de navires, profils BGC-Argo, gliders, mouillages et autres plateformes. - Un ensemble de données environnementales associées aux PSDs et concentrations de surface (0–200 m). Le poste est ouvert pour une durée de 12 mois (durée ajustable en fonction de l’expérience et du salaire), avec un début prévu autour de février 2026. Activités : - Assembler les jeux de données dans un format prêt pour l’analyse. - Définir une (ou plusieurs) question(s) de recherche précise(s) et réaliser des analyses de données pour les explorer. - Rédiger des articles scientifiques et donner des présentations lors de conférences scientifiques internationales. - Participer aux réunions de projet ainsi qu’aux réunions d’équipe et de laboratoire à Villefranche. 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. COM Voir plus sur le site emploi.cnrs.fr Profil recherché Competences : Connaissances transversales requises : - Doctorat en océanographie ou biologie marine - Connaissances en écologie du plancton (et en taxonomie de base), avec un accent particulier sur le phytoplancton Compétences techniques : - Capacité à manipuler de grands jeux de données (de centaines de milliers à des millions de lignes) à l’aide d’un langage de programmation (par ex. R, Python, MATLAB) - Bonne connaissance des analyses de données multivariées descriptives (Analyse en Composantes Principales, Analyse Factorielle) - Connaissances de certaines analyses de régression (modèles linéaires généralisés, régression basée sur l’apprentissage automatique, analyse de redondance, etc.) - Idéalement, connaissances pratiques ou notions en traitement d’images numériques Compétences relationnelles : - Goût pour le travail en équipe dans le cadre d’un grand projet international - Bonnes compétences en communication Contraintes et risques : Néant Niveau d'études minimum requis Niveau Niveau 8 Doctorat/diplômes équivalents Spécialisation Formations générales Langues Français Seuil
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