Emploi
Assistant de carrière BÊTA J'estime mon salaire
Mon CV
Mes offres
Mes alertes
Se connecter
Trouver un emploi
TYPE DE CONTRAT
Emploi CDI/CDD
Missions d'intérim Offres d'alternance
Astuces emploi Fiches entreprises Fiches métiers
Rechercher

Chargé(e) de recherche sur modélisation réseaux bayésiens (h/f)

Nogent-sur-Vernisson
CDD
INRAE VAL-DE-LOIRE NOGENT-SUR-VERNISSON
charge de recherche
De 3 135 € à 3 550 € par mois
Publiée le 26 novembre
Description de l'offre

Vous serez basé(e) au centre INRAE à Nogent-sur-Vernisson (Loiret) dans l'Unité Ecosystèmes Forestiers
(EFNO), composée de 34 chercheurs, ingénieur-es et techniciens à 1h en train de Paris à partir de Montargis. Les activités de recherche et
d'expertise y portent principalement sur le fonctionnement et la gestion durable des écosystèmes forestiers
tempérés.
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. 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 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.
Formations et compétences recherchées :

Doctorat/Ingénieur grandes écoles :
Formation recommandée : Elle/ilpossède 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.

Avantages : 30j de congés+15RTT/CESU/restaurat° collect.

Postuler
Créer une alerte
Alerte activée
Sauvegardée
Sauvegarder
Offre similaire
Chargé(e) de recherche analyse décisionnelle pour écosystème (h/f)
Nogent-sur-Vernisson
CDD
charge de recherche
De 3 100 € à 3 560 € par mois
Voir plus d'offres d'emploi
Estimer mon salaire
JE DÉPOSE MON CV

En cliquant sur "JE DÉPOSE MON CV", vous acceptez nos CGU et déclarez avoir pris connaissance de la politique de protection des données du site jobijoba.com.

Offres similaires
Emploi Ingénierie à Nogent-sur-Vernisson
Emploi Nogent-sur-Vernisson
Emploi Loiret
Emploi Centre
Intérim Loiret
Intérim Centre
Accueil > Emploi > Emploi Ingénierie > Emploi charge de recherche > Emploi charge de recherche à Nogent-sur-Vernisson > Chargé(e) de recherche sur modélisation réseaux bayésiens (H/F)

Jobijoba

  • Conseils emploi
  • Avis Entreprise

Trouvez des offres

  • Emplois par métier
  • Emplois par secteur
  • Emplois par société
  • Emplois par localité
  • Emplois par mots clés
  • Missions Intérim
  • Emploi Alternance

Contact / Partenariats

  • Contactez-nous
  • Publiez vos offres sur Jobijoba
  • Programme d'affiliation

Suivez Jobijoba sur  Linkedin

Mentions légales - Conditions générales d'utilisation - Politique de confidentialité - Gérer mes cookies - Accessibilité : Non conforme

© 2026 Jobijoba - Tous Droits Réservés

Les informations recueillies dans ce formulaire font l’objet d’un traitement informatique destiné à Jobijoba SA. Conformément à la loi « informatique et libertés » du 6 janvier 1978 modifiée, vous disposez d’un droit d’accès et de rectification aux informations qui vous concernent. Vous pouvez également, pour des motifs légitimes, vous opposer au traitement des données vous concernant. Pour en savoir plus, consultez vos droits sur le site de la CNIL.

Postuler
Créer une alerte
Alerte activée
Sauvegardée
Sauvegarder