Intégré(e) à l’équipe Analytics & Breeding Support dédiée à l’analyse de donnée, aux développements méthodologiques et plus largement au support du programme de sélection ,l’étudiant(e) réalisera un stage ayant pour sujet la Sélection Phénomique et l’évaluation d’une approche de type Intelligence Artificielle dans les programmes de sélection et la prédiction de caractères agronomiques. Au cours de son stage, l’étudiant(e) aura pour principales missions : Traiter les corpus de données spectrales et temporelles 2024 et 2025, Approfondir et optimiser une approche de Deep Learning initiée lors d’une étude précédente à l’ensemble des programmes de sélection, Identifier les signatures spectrales et leur utilisation dans les modèles déployés ainsi que dans la classification environnementale, Evaluer la performance de modèles de type Machine Learning intégrant les données spectrales, temporelles, environnementales et moléculaires, Evaluer la portabilité des conclusions établies sur différents caractères agronomiques. Ce stage sera également l’opportunité de découvrir le fonctionnement d’une équipe de recherche en sélection variétale et de comprendre les bases de l’amélioration végétale. Master II ou Ecole d’ingénieur en Agronomie, Amélioration des plantes ou Biostatistiques. Bases solides en mathématiques et statistiques et bonne maîtrise du langage de programmation R Goût pour l’analyse de données, l’agronomie et l’IA.
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