Postdoc (h/f) en bio-acoustique, biostatistiques and machine learning

Informations générales

Intitulé de l'offre : PostDoc (H/F) en Bio-acoustique, Biostatistiques and Machine Learning
Référence : UMR8067-DAMCHE-014
Nombre de Postes : 2
Lieu de travail : LES ANSES D ARLET
Date de publication : mercredi 3 décembre 2025
Type de contrat : Chercheur en contrat CDD
Durée du contrat : 24 mois
Date d'embauche prévue : 1 février 2026
Quotité de travail : Complet
Rémunération : entre 2690 et 3821 € brut mensuel selon expérience
Niveau d'études souhaité : Doctorat
Expérience souhaitée : 1 à 4 années
Section(s) CN : 01 - Interactions, particules, noyaux du laboratoire au cosmos

Missions

Ce recrutement s’effectue dans le cadre du projet RECAPTED ADD, financé par le FEAMPA. Ce projet vise à développer des solutions adaptées aux pêcheries artisanales antillaises pour limiter les captures accidentelles de tortues marines via l’utilisation de systèmes de dissuasion acoustique (ADD).
La personne recrutée aura pour objectif d’analyser les données issues des campagnes de terrain afin d’évaluer 1) l'efficacité des systèmes de dissuasion acoustique sur les captures accidentelles de tortues marines et sur les captures d'espèces cibles, et 2) identifier et spatialiser le risque d'interaction tortues marines - engins de pêche.

Activités

Tâches principales :
- Traitement des signaux accélérométriques/gyroscopiques et acoustiques liés aux comportements fins des tortues marines
- Développement de méthodes innovantes de Machine Learning pour analyser les sons associés aux comportements.
- Automatisation du traitement des données audio et visuelles afin d’optimiser la quantité et la qualité des résultats.
- Tests en mer du dispositif de dissuasion acoustique
- Analyse de données et rédaction d’articles

Compétences

- Compétences approfondies en écologie, et notamment sur l’écologie des tortues marines et sur les écosystèmes marins côtiers caribéens.
- Compétences approfondies en biostatistique et en analyse de données spatiales
- Compétences en machine learning
- Compétences approfondies en traitement du signal (accélérométrique/gyroscopique et acoustique)
- Ecriture d'articles scientifiques et présentation d'exposés dans des conférences internationales.

Contexte de travail

Le projet se déroulera au sein de l'UMR BOREA (Damien Chevallier, UMR CNRS 8067) en Martinique et de l'UMR LIENSs (Littoral, Environnement et Sociétés, UMR CNRS 7266) à La a Rochelle