Expert public de la météo et du climat, Météo-France est à vos côtés pour contribuer à votre sécurité au quotidien et vous aider à prendre les meilleures décisions, dans un climat qui change. Face à des épisodes météo dangereux encore plus intenses et plus fréquents sous l’effet du changement climatique, nos missions au service de votre sécurité sont cruciales. Nous mobilisons notre expertise, notre excellence scientifique et technologique pour vous permettre d’anticiper les phénomènes météorologiques et climatiques à enjeux, et de vous y adapter. Retrouvez-nous en ligne : https://meteofrance.com/carte-didentite-de-meteo-france Rejoindre Météo France, c'est intégrer une organisation multi-sites, situés en hexagone, en Outre-mer, etc. L'organisation de Météo-France s'appuie sur des directions centrales et des directions interrégionales. Ci-dessous, la présentation de la direction que vous pourriez rejoindre : e poste proposé est situé au Centre National de Recherches Météorologiques de Toulouse, unité mixte de recherche de Météo-France et du CNRS. Le candidat ou la candidate intégrera l'équipe Observations du Groupe de Modélisation et d'Assimilation pour la Prévision. Ce groupe a en charge le développement des futurs modèles opérationnels de prévision numérique du temps de Météo-France. L'équipe Observations développe l'intégration des observations météorologiques dans les modèles pour définir l'état initial de la prévision. Pour mieux tirer profit des observations dans les modèles de Prévision Numérique du Temps à différentes échelles, les méthodes d’assimilation de données ont réalisé des progrès significatifs au cours des dernières décennies. Cependant, plusieurs défis subsistent pour tirer pleinement parti de tout le contenu informationnel des observations satellitaires. Les modèles basés sur de l’IA peuvent ouvrir la voie à une utilisation plus optimale de ces observations. En particulier, l’utilisation de données multi-sources, intégrant à la fois les analyses issues de la PNT traditionnelle et des observations satellitaires, comme cela a été fait par Nipen et al. (2025) à Met-Norway en utilisant des observations issues de données NETATMO, pourrait améliorer la prévision des modèles de PNT basés sur l’IA. Ainsi, l’objectif de ce projet financé par EUMETSAT est d’étudier l’intérêt d’utiliser des observations satellitaires micro-ondes et infrarouges (MTG-S/IRS et EPS-Sterna) afin d’enrichir la version IA du modèle de PNT à l’échelle kilométrique AROME de Météo-France (AROME-IA). Une partie importante du travail sera dédiée à la simulation des observations EPS-Sterna et IRS. La DESR rassemble les entités de recherche de Météo-France (principalement CNRM, SAFIRE, LACy), l'Ecole Nationale de la Météorologie, et les services partagés de soutien administratif et informatique (PGA). Le CNRM est une Unité Mixte de Recherche (UMR 3589) avec la double tutelle Météo-France et CNRS. Le CNRM conduit des recherches dans le domaine de la météorologie et du climat, de l'observation, la compréhension et la modélisation des processus jusqu'à la mise au point de systèmes de prévision météorologique et de projection climatique pouvant être transférés aux services opérationnels de Météo-France. Le GMAP (Groupe de Modélisation et d'Assimilation pour la Prévision), basé à Toulouse, est l'un des 6 groupes ou centres de recherche du CNRM. Sa mission est de maintenir et développer les systèmes de prévision numérique du temps (PNT) opérationnels de Météo-France et de conduire des recherches qui préparent les futures versions. L’équipe OBS fait partie du groupe GMAP, et est en charge de l’utilisation de tous les types d’observations pour améliorer les prévisions des modèles de Prévision Numérique du Temps (PNT). L’équipe PREVISIBILITE du GMAP est en charge du développement des systèmes de prévision d’ensemble, ainsi que des nouveaux modèles de prévision du temps fondés sur l’IA. La personne recrutée sera au sein de l’équipe OBS, et travaillera en étroite collaboration avec l’équipe PREVISIBILITE. Pourquoi nous rejoindre ? Embarquez pour une aventure stimulante et au service de tous aux côtés d’hommes et de femmes engagés quotidiennement face aux défis posés à notre société par la météo et le climat. Et ainsi bénéficiez des avantages suivants : horaires flexibles, RTT, télétravail, restaurant administratif ou ticket restaurant, participation à hauteur de 75% pour les transports en commun, participation pour la mutuelle, associations sportives et culturelles en fonction du site concerné, (escalade, gym, poterie, théâtre etc). D'autres avantages vous attendent, venez les découvrir ! Le travail proposé pourra se diviser en plusieurs étapes : 1. Simulation des futurs systèmes d’observation (EPS-STERNA et MTG-S/IRS) afin de couvrir progressivement une longue période allant de 2020 à 2024. Cette tâche sera réalisée à l’aide de la version 14 de RTTOV. 2. Entraînement d’un nouveau modèle de prévision numérique du temps basé sur du machine learning, en utilisant à la fois des données simulées pendant la première tâche, et des analyses. Cette tâche sera effectuée à l’aide du cadre open-source ANEMOI, développé de manière collaborative par le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF) et plusieurs services météorologiques nationaux européens. Récemment, la possibilité d’utiliser des observations multi-sources (par exemple des observations et des analyses) a été intégrée dans ANEMOI. 3. Réalisation d’expériences d’impact à l’aide des nouveaux modèles AROME-IA, entraînés soit avec des observations simulées MTG-S/IRS, soit avec des observations simulées EPS-Sterna, en complément des analyses opérationnelles. Cette tâche sera réalisée en utilisant des observations réelles en entrée de ce nouveau modèle de PNT. Date limite de candidature : 25/05/2026 Pour toute question, merci de contacter Philippe CHAMBON (philippe.chambon@meteo.fr), Laure RAYNAUD (laure.raynaud@meteo.fr), Mary BORDERIES (mary.borderies@meteo.fr) ou Nadia FOURRIE (nadia.fourrie@meteo.fr) * Une expérience en télédétection et/ou en assimilation de données est requise. De solides compétences dans un langage de programmation tel que Fortran/Python et dans la manipulation de grands volumes de données est également requise. * Une expérience dans le logiciel ANEMOI et dans l’intégration de nouveaux jeux de données dans ANEMOI est recommandée. * Une connaissance de la météorologie ou de la prévision numérique du temps est souhaitable * Le candidat ou la candidate devra faire preuve de curiosité scientifique, d'autonomie, d'esprit d'équipe, de réactivité, de capacités d'analyse et de rigueur dans l'interprétation des résultats et de leur mise en forme. Il devra être capable de rendre compte régulièrement de son activité à l'équipe du projet. * La candidate ou le candidat devra également maîtriser l'anglais (expression orale et écrite).
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