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Post doctorant en télédétection / data science (h/f)

Wimereux
CDD
Université du Littoral Côte d'Opale
De 2 960 € à 2 963 € par mois
Publiée le 18 mars
Description de l'offre

RESPONSABILITÉS :

Mettre en place et valider un socle opérationnel (données + pipeline + QA/QC + premiers prototypes d'indicateurs) pour permettre une analyse robuste de la variabilité spatio-temporelle des indicateurs de biodiversité du phytoplancton dérivés de la télédétection (Rrs et produits dérivés).

Objectifs
· Cadrer et documenter la chaîne de traitement (choix des capteurs/produits, masques, fréquence temporelle).
· Construire un dataset pilote (spatial + temporel) prêt à analyser.
· Développer un pipeline reproductible (scripts + environnement + structure de dépôts + logs + métadonnées).

Diplôme exigé : Doctorat en océanographie, télédétection, physique de l'environnement, data science appliquée à l'océan, ou domaine proche.
Conditions particulières d'exercice : Possibles déplacements (réunions projet, conférences, ateliers) ; Travail principalement en environnement informatique (HPC/serveurs, traitement de données spatiales).
L'agent contribue à la mise en œuvre de la politique de développement durable et de responsabilité sociétale et environnementale (DD&RSE) de l'établissement, en intégrant dans ses activités les dimensions environnementales (réduction de l'empreinte carbone, sobriété énergétique et de ressources), sociales (égalité, inclusion, qualité de vie au travail) et éthiques (transparence, déontologie).

PROFIL RECHERCHÉ :

Connaissance, savoir :
Télédétection de la couleur de l'eau : Rrs, bio-optique, produits dérivés (Chl-a, POC, Kd, etc.).
Écologie du phytoplancton / types fonctionnels / assemblages.
Analyse spatio-temporelle, séries temporelles, tendances climatiques (notions).
Notions de classification/ML utiles
Savoir-faire :
Traitement de données massives géospatiales, reprojection, masques, QC.
Programmation scientifique : Python et/ou Matlab
Méthodes de classification, extraction de métriques phénologiques, analyse de tendances.
Rédaction scientifique en anglais, reproductibilité (git, notebooks, documentation).
Savoir être :
Autonomie, rigueur, sens de l'organisation. ; Goût pour le travail interdisciplinaire et en consortium ; Communication (équipe, présentations), esprit collaboratif.

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