Ingénieur.e d'études phénotypage digital par imagerie pour le suivi et la prédiction de l'éclatemen

Vos missions en quelques mots Vous serez accueilli.e au sein de l’équipe SEAPAG (‘Structure Evolutive des Agrumes, Polyploïdie et Amélioration Génétique’) à l’UMR AGAP Corse (‘Amélioration Génétique et Adaptation des Plantes méditerranéennes et tropicales’) et en lien étroit avec l’Unité Mixte de Recherche BFP (‘Biologie du Fruit et Pathologie’), et l’équipe PRADAM (‘Adaptation, Diversité et Amélioration des Prunus’), à l’INRAE de Bordeaux. Ces unités collaborent étroitement à travers le projet européen (programme Horizon) CrackSense : ‘High throughput real-time monitoring and prediction of fruit cracking by utilising and upscaling sensing and digital data technologies’ (https://cracksense.eu/), initié en 2023.Le projet CrackSense, coordonné par le Volcani Center (Israël), s’intéresse aux agrumes, cerise, grenade et raisin de table. Il a pour ambition de mieux comprendre et prédire le phénomène complexe de l’éclatement des fruits, problème agronomique majeur, à l’échelle du fruit, de l’arbre et de la parcelle. À INRAE, nous travaillons sur cerisier et agrumes, à partir de parcelles situées respectivement dans l’Unité Expérimentale Arboricole (UEA), à Toulenne, à proximité de Bordeaux, et dans la station INRAE de San Giuliano, en Corse. Le projet CrackSense s’appuie sur les technologies de télédétection (proximale et distale), y compris à travers la fusion de données LIDAR et Infra-Rouge Thermique (IRT), ou encore la production de « proxys » de variables écophysiologiques (stress hydrique, statut nutritionnel, etc.) à partir d’imagerie par drone. En combinant ces données avec des données satellitaires et d’autres variables agro-environnementales liées à l’état physiologique des arbres, le projet produira des évaluations de risque d’éclatement des fruits à l’échelle de la parcelle et de la région, de façon à optimiser les techniques culturales et à limiter les pertes économiques.En étroite collaboration avec les chercheurs et techniciens impliqués dans le projet CrackSense, et après une phase de formation, vous serez plus particulièrement en charge de : Profil recherché Formation recommandée : ingénieur.e agri / agro avec une spécialisation dans le domaine numérique, data scientist.Connaissances souhaitées : phénotypage digital, programmation informatique (python, R), machine learning agronomie numérique, statistiquesExpérience appréciée : traitement de données en lien avec le remote sensing, photogrammetrie (Agisoft Metashape) et SIG (QGIS), expérimentation et suivi d’essais agronomiquesAptitudes recherchées : Qualités relationnelles et capacité de travail avec différents collectifs (chercheurs, agriculteurs, partenaires du développement), capacité d’organisation et rigueur pour la collecte, la traçabilité, la qualité et l’analyse des données, autonomie Niveau d'études minimum requis Niveau Niveau 6 Licence/diplômes équivalents