Cdd chargé·e de recherche sur la modélisation des réseaux bayésiens des interactions entre ongulés

Informations générales Organisme de rattachement Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement (INRAE) Référence INRAE-OT-27895 Date de début de diffusion 26/11/2025 Date de parution 06/12/2025 Date de fin de diffusion 23/12/2025 Versant Fonction Publique de l'Etat Catégorie Catégorie A (cadre) Nature de l'emploi Emploi ouvert uniquement aux contractuels Domaine / Métier Recherche - Experte / Expert en calcul scientifique Statut du poste Vacant Intitulé du poste CDD chargé·e de recherche sur la modélisation des réseaux bayésiens des interactions entre ongulés Descriptif de l'employeur L’Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement (INRAE) est un établissement public de recherche rassemblant une communauté de travail de 12 000 personnes, avec 272 unités de recherche, de service et expérimentales, implantées dans 18 centres sur toute la France.INRAE se positionne parmi les tout premiers leaders mondiaux en sciences agricoles et alimentaires, en sciences du végétal et de l’animal. Ses recherches visent à construire des solutions pour des agricultures multi-performantes, une alimentation de qualité et une gestion durable des ressources et des écosystèmes. Description du poste Vous travaillerez à l'Unité de Recherche sur les Écosystèmes Forestiers (EFNO) du Centre de Recherche INRAE Val de Loire à Nogent-sur-Vernisson (Loiret), composée de 34 chercheurs, ingénieurs et techniciens. Vous participerez au programme de recherche appelé X-RISKS (Analyse et gestion des risques multiples dans les systèmes socio-écologiques forestiers), financé par le programme national de recherche PEPR-FORESTT (2024-2030, https://www.pepr-forestt.org/). Le projet X-RISKS se concentre sur l'analyse et la gestion des risques multiples dans les systèmes socio-écologiques forestiers. Une partie du projet X-RISKS consiste à travailler sur le cadre conceptuel pour l'application des approches multi-risques sur des systèmes forestiers empiriques. Votre travail contribuera à une compréhension commune et à une définition stable des approches multi-risques en mettant en œuvre un modèle de réseau bayésien des risques multiples dans les socio-écosystèmes forestiers.L'objectif de votre travail sera de modéliser plusieurs facteurs de risque liés à la gestion forestière, en portant une attention particulière aux ongulés sauvages, aux perturbations à grande échelle (par exemple, événements de tempête, incendies, épidémies d'insectes) et à leurs interactions possibles.La personne sera supervisée par Anders Mårell (INRAE-EFNO, Nogent-sur-Vernisson) et Lionel Hertzog (IGN-LIF, Nancy). L'équipe de recherche LIF travaille avec les données de l'Inventaire Forestier National français et développe des recherches pour le suivi des impacts du changement climatique sur les forêts ainsi que sur la télédétection pour les inventaires forestiers multisources. La personne bénéficiera des interactions avec d'autres chercheurs dans le cadre du projet de recherche X-RISKS : Nicolas Eckert (INRAE-IGE, Grenoble), Eric Rigolot (INRAE-URFM, Avignon), François Pimont (INRAE-URFM, Avignon), Sylvain Dupire (INRAE-LESSEM, Grenoble) et Denis Allard (INRAE-BioSP, Avignon).Vous serez chargé·e de :- Élaborer et mettre en œuvre un modèle de réseau bayésien de deux facteurs de risque ou plus interagissant dans la gestion forestière.- Appliquer le modèle en utilisant une approche par étude de cas (une ou deux études de cas régionales françaises).- Contribuer par des idées conceptuelles sur les évaluations de risques multiples.- Organiser des réunions pour interagir avec d'autres chercheurs du projet X-RISKS afin de construire le modèle, et ensuite pour échanger sur le modèle avec les parties prenantes associées au projet X-RISKS. Descriptif du profil recherché Formation recommandée : Elle/il possède un doctorat en modélisation de réseaux bayésiens.Connaissances requises : Elle/il doit avoir de bonnes compétences en gestion des données et en programmation. Un solide bagage scientifique en modélisation bayésienne ou en évaluations de risques multiples. Excellente capacité à communiquer en anglais, tant à l'oral qu'à l'écrit.Expérience appréciée : Familiarité avec la programmation en R. Nous attendons un candidat/une candidate ayant un solide parcours de publications dans des revues pertinentes.Compétences recherchées : Excellentes compétences interpersonnelles et de communication ainsi que la capacité à travailler en équipe. Localisation du poste Europe, France, Centre - Val de Loire Géolocalisation du poste 45290 Nogent-sur-Vernisson (France) Critères candidat Niveau d'études / Diplôme Niveau 7 Master/diplômes équivalents Date de vacance de l'emploi 01/03/2026