Ingénieur de recherche gestion de base de donnée, modélisation et machine learning (h/f)

Ingénieur de recherche gestion de base de donnée, modélisation et machine learning (H/F)

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* Fonction publique : Fonction publique de l'État
* Employeur : Centre national de la recherche scientifique (CNRS)

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* Nature de l’emploi Emploi ouvert uniquement aux contractuels
* Nature du contrat Non renseigné
* Expérience souhaitée Non renseigné
Rémunération Fourchette indicative pour les contractuels entre 2847,42 et 3005,46€ brut mensuel selon expérience€ brut/an Fourchette indicative pour les fonctionnaires Non renseignée
* Catégorie Catégorie A (cadre)
* Management Non renseigné
* Télétravail possible Non renseigné

Missions :
Phase 1 : Constitution d’une base de données d’émissivité spectrale
- Compiler les bases de données de spectres de réflectances et transmittances de matériaux naturels (végétaux et organiques) couvrant le domaine visible et thermique accessible sur le web ou disponibles à la communauté scientifique. En définir les droits. Organiser la base en typologies.
- Développer un simulateur de spectres s’appuyant sur la base rassemblée. Tester et documenter.
- Mettre à disposition le simulateur auprès de la communauté scientifique sur un entrepôt documenté.
- Mettre à disposition ou documenter les accès de la base de données compilée.

Phase 2 : Séparation Température-Emissivité dans l’infra-rouge thermique
- Bibliographie sur les approches de machine learning
- Réaliser un set de simulations end-to-end en s’appuyant sur le modèle SAIL(-thermique), constituée en entrée de réflectances et d’émissivités spectrales représentatives des surfaces terrestres et en sortie de luminances de surface calculées pour une gamme de températures de surface et pour différentes bandes spectrales de radiomètres haute résolution en activité (ex : TIR 1 à 5 TRISHNA, ECOSTRESS, TIR1 & 2 Landsat).
- Réaliser l’apprentissage au moyen de réseaux de neurones (ou autre approche de ML) sur ce set de simulations pour les différentes configurations des capteurs à haute résolution infrarouge.
- Évaluer les performances (précision, temps) de l’approche par apprentissage en la confrontant aux 2 principales méthodes de séparation que sont TES et DirectTES sur un jeu de données synthétique simulée par le logiciel DART représentant une scène constituée d’éléments urbain, agricole, forestier et eau qui sera construite pour être la plus réaliste
et exhaustive possible en terme de diversité.
Activités :
- Développer un outil (script python documenté) de génération de spectres de réflectances optique et thermiques.
- Trouver une organisation optimale (format adapté) pour accéder à la base de données de spectres compilés et visualiser les spectres générés par modélisation.
- Ecrire un rapport documenté et déposer sur un entrepôt les bases compilées (si droits possible), déposer l’outil documenté de génération des spectres sur un dépôt libre (type github).
- Mettre en place et réaliser un plan de simulations de scènes de télédétection dans le domaine visible et thermique à l’aide du modèle SAIL-thermique, en s’appuyant sur la base de données de réflectances et d’émissivités établie précédemment.
- Utiliser une approche de machine learning pour relier observations satellites à caractéristiques (réflectances, émissivité et température) de la surface.
- Réaliser l’intercomparaison de plusieurs approches de séparation température/émissivité incluant l’approche de machine learning mise en place. Des simulations de scènes au moyen du logiciel DART (CESBIO) serviront de référence.
Contexte de travail :
Le travail s’inscrit dans le contexte
Voir plus sur le site emploi.cnrs.fr...


Profil recherché

Competences :
- Bonne connaissance du langage python
- Bases de physique du signal (optionnel)
- Compétences en développement logiciel et en manipulation de données
- Connaissances de bases en machine learning
Contraintes et risques :
Le poste se situe dans un secteur zone à régime restrictif (ZRR), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.


Niveau d'études minimum requis

* Niveau Niveau 7 Master/diplômes équivalents
* Spécialisation Informatique, traitement de l'information, réseau de transmission des données

C’est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 33 000 femmes et hommes (dont plus de 16000 chercheurs et plus de 16000 ingénieurs et techniciens), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines.

Depuis plus de 80 ans, le CNRS développe des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait du CNRS un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde.

Le partenariat qui lie le CNRS avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche.

Le Centre national de la recherche scientifique est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 34 000 femmes et hommes (plus de 1 000 laboratoires et 200 métiers), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines. Depuis plus de 80 ans, y sont développées des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit que le CNRS tisse entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait de lui un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde. Le partenariat qui le lie avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires (près de 100 chaque année) témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche.

Experte / Expert en calcul scientifique


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