Ingénieur en information statistique et données/ développement logiciel (h/f)

Vos missions en quelques mots Missions : Le poste est hébergé à l'UMR-LOPS (Laboratoire d'Océanographie Physique et Spatiale) à Brest, dans l'équipe SIAM (Satellites et Interface Air-Mer), unité mixte CNRS, Ifremer, IRD et UBO (IUEM). Cette équipe développe des méthodes d'observation et d'analyse de l'océan à partir de données satellitaires et de modèles numériques. La mission s'inscrit dans le projet IAOCEA et porte sur l'exploitation des données du satellite SWOT (Surface Water and Ocean Topography), une mission franco-américaine mesurant la topographie de surface de l'océan à haute résolution. L'objectif principal est d'évaluer les gains potentiels d'une repixelisation des données SWOT sur une grille sphérique HEALPix. Cette approche permettrait l'utilisation d'outils d'analyse spécifiquement développés pour ce type de géométrie (convolution sphérique, analyse spectrale, filtrage) afin d'améliorer l'étude de la dynamique océanique à l'échelle méso-échelle. Activités :  Étudier les méthodes de repixelisation de données satellitaires haute résolution vers des grilles HEALPix.  Développer des outils Python pour la transformation et la manipulation de données SWOT.  Produire des jeux de données SWOT repixelisés au format Healpix/Zarr.  Évaluer l’utilisation d’outils d’analyse spécifiques HEALPix (convolution, analyse spectrale).  Comparer les propriétés du signal obtenues avec celles issues des formats de données actuels.  Développer des bibliothèques Python réutilisables par la communauté scientifique.  Produire des notebooks, démonstrateurs et documentation technique.  Possibilité d’appliquer ces travaux sur les données altimétriques plus anciennes. Contexte de travail : Le poste est basé au LOPS à Brest dans l’équipe SIAM. Le travail se déroulera dans un environnement scientifique combinant océanographie, traitement du signal et science des données. L’ingénieur·e utilisera un environnement Python/Jupyter reposant notamment sur xarray, PyTorch, bibliothèques HEALPix et formats de données Zarr. Les livrables incluront des outils logiciels réutilisables, des notebooks scientifiques et des jeux de données SWOT repixelisés en HEALPix. Profil recherché Competences : Formation : Diplôme d'école d’ingénieur en informatique, data science, géosciences numériques ou domaine proche. Un doctorat (PhD) est un atout / apprécié / fortement souhaité. Compétences techniques : Traitement du signal, Python (env. conda/mamba), Jupyter, Git ; manipulation de données (xarray) et calcul distribué (Dask) ; Linux/scripting. Connaissances appréciées : formats NetCDF/Zarr/Parquet, métadonnées/catalogues (ex. STAC), géomatique, HPC/Cloud. Savoirs‑être : autonomie, sens du service, rigueur (tests/qualité), capacité à documenter et à travailler en équipe, communication en français/anglais. Contraintes et risques : Poste à temps plein. Déplacements ponctuels possibles (réunions/ateliers projet) selon besoins. Pas d’astreinte prévue. Niveau d'études minimum requis Niveau Niveau 7 Master/diplômes équivalents Spécialisation Informatique, traitement de l'information, réseau de transmission des données Langues Français Seuil