Post doctorant en télédétection / data science

À propos de nous

Rejoignez l’ULCO, l’Université à dimension humaine

Depuis 1991, l’Université du Littoral Côte d’Opale est un acteur majeur de l’enseignement supérieur et de la recherche dans les Hauts-de-France. Pluridisciplinaire et multipolaire, l’ULCO se caractérise par sa dimension humaine. Avec ses méthodes d’enseignement innovantes, une forte proximité avec les équipes, l’ULCO offre un cadre propice à l’acquisition des connaissances et au dialogue, pour un plein épanouissement de chacun.

En bref :
10 000 étudiants
4 campus (Boulogne-sur-Mer, Calais, Dunkerque et Saint-Omer)
1 000 personnels dont 500 enseignants
+ de 100 diplômes accrédités
3 pôles disciplinaires de recherche en prise avec les grands enjeux de notre époque et les problématiques des territoires


Mission

Mettre en place et valider un socle opérationnel (données + pipeline + QA/QC + premiers prototypes d’indicateurs) pour permettre une analyse robuste de la variabilité spatio-temporelle des indicateurs de biodiversité du phytoplancton dérivés de la télédétection (Rrs et produits dérivés).



Objectifs

· Cadrer et documenter la chaîne de traitement (choix des capteurs/produits, masques, fréquence temporelle).

· Construire un dataset pilote (spatial + temporel) prêt à analyser.

· Développer un pipeline reproductible (scripts + environnement + structure de dépôts + logs + métadonnées).



Diplôme exigé : Doctorat en océanographie, télédétection, physique de l’environnement, data science appliquée à l’océan, ou domaine proche.

Conditions particulières d’exercice : Possibles déplacements (réunions projet, conférences, ateliers) ; Travail principalement en environnement informatique (HPC/serveurs, traitement de données spatiales).

L’agent contribue à la mise en œuvre de la politique de développement durable et de responsabilité sociétale et environnementale (DD&RSE) de l’établissement, en intégrant dans ses activités les dimensions environnementales (réduction de l’empreinte carbone, sobriété énergétique et de ressources), sociales (égalité, inclusion, qualité de vie au travail) et éthiques (transparence, déontologie).


Profil

Connaissance, savoir :

Télédétection de la couleur de l’eau : Rrs, bio-optique, produits dérivés (Chl-a, POC, Kd, etc.).

Écologie du phytoplancton / types fonctionnels / assemblages.

Analyse spatio-temporelle, séries temporelles, tendances climatiques (notions).

Notions de classification/ML utiles

Savoir-faire :

Traitement de données massives géospatiales, reprojection, masques, QC.

Programmation scientifique : Python et/ou Matlab

Méthodes de classification, extraction de métriques phénologiques, analyse de tendances.

Rédaction scientifique en anglais, reproductibilité (git, notebooks, documentation).

Savoir être :

Autonomie, rigueur, sens de l’organisation. ; Goût pour le travail interdisciplinaire et en consortium ; Communication (équipe, présentations), esprit collaboratif.