Vos missions en quelques mots Vous serez accueilli(e) au sein de l’équipe GENUTS (Génétique, Nutrition, Systèmes) de l’UMR Biologie des Oiseaux et Aviculture (BOA) située à Nouzilly (25 km de Tours), sous la supervision de la Dr J. Collet et du Dr M. Bonneau de l’UMR ASSET (Agroécologie, Génétique et Systèmes d'Élevage Tropicaux) basée en Guadeloupe. L’unité BOA mène des recherches sur les oiseaux d’élevage, du niveau moléculaire à l’animal dans son environnement. Elle a pour objectif de produire des connaissances en physiologie, nutrition et génétique, et de contribuer à la transition agroécologique des systèmes d’élevage (respect de l’environnement, bien-être animal et qualité des produits). L’équipe GENUTS (20 collaborateur-rices) travaille à la croisée de la nutrition et de la génétique pour améliorer les systèmes de production avicole. Vos travaux s’inscriront dans le cadre du projet TALEDZ (Typologie des Élevages aux Antilles et Détection Précoce des Zoonoses), coordonné par l’Université des Antilles, en collaboration avec INRAE, Université de Bourgogne Franche-Comté, et Université Le Havre Normandie. L’objectif de ce projet financé par le PEPR PREZODE est de développer des méthodes innovantes pour la détection précoce des émergences de zoonoses chez la volaille dans un contexte Antillais. La-e recruté-e sera en charge du développement d’algorithmes originaux pour effectuer de l’analyse comportementale grâce aux données issues de capteurs accélérométriques. Iel aura également en charge de développer des méthodes de détection de perturbations et de valoriser ses résultats par des publications scientifiques et participation à des congres. Vous serez plus particulièrement en charge de : - Développer des algorithmes et pipelines pour estimer le comportement des animaux à partir de données accélérométriques. Iel se basera sur un ensemble de vidéos qu’il sera nécessaire de synchroniser aux données d’accéléromètres. Ces vidéos seront annotées par une autre personne faisant partie du projet. - Analyse de séries temporelles, données longitudinales : développer de nouvelles méthodes de détection des perturbations à partir de données accélérométriques. Iel pourra s’appuyer sur des collaborations avec des chercheurs de l’université des Antilles. - Valoriser les développements méthodologiques et données scientifiques pour des communications orales et écrites Profil recherché Formation requise : - Master ou Doctorat en sciences animales avec développements en machine Learning OU - Master ou Doctorat en science des données avec développements en sciences animales Connaissances requises : - Maitrise de Python et/ ou R pour programmation et analyse - Compétences en machine learning/ intelligence artificielle/ science des données - Gestion de données expérimentales issues d’outils de phénotypage à haut débit - Bonne communication orale et écrite en français et en anglais Aptitudes recherchées : - Autonomie, sens de l’organisation, rigueur - Compréhension des logiciels d’annotation de comportement (BORIS) - Connaissance du répertoire des comportements des poulets de chair et/ ou animaux de rente - Capacité à valoriser des résultats de recherche par des publications scientifiques Niveau d'études minimum requis Niveau Niveau 7 Master/diplômes équivalents
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