Post-doctorant Data Scientist pour le
traitement de données issues de la mesure de
la qualité de l’air intérieur (H/F)
Unité : CERI Energie Environnement
Responsable hiérarchique : Marie VERRIELE
Nature de l’emploi : CDD
Lieu de travail : Douai
Contexte :
Issue de la fusion au 1er janvier 2017 de l’Ecole des Mines de Douai et de Télécom Lille, IMT Lille Douai est la
plus importante Ecole d’Ingénieurs au nord de Paris. Son objectif est de former les ingénieurs de demain,
maîtrisant à la fois les technologies numériques et les savoir-faire industriels. Parfaitement localisée au
carrefour de l’Europe, entre Paris, Londres, Bruxelles et Amsterdam, IMT Lille Douai a l’ambition de devenir
un acteur majeur des grandes transformations, industrielles et digitales, du XXIème siècle en combinant, dans
ses enseignements et sa recherche les sciences de l’ingénieur et les technologies du digital.
Localisé sur 2 sites d’enseignement et de recherche, à Lille et à Douai, IMT Lille Douai s’appuie sur plus de
20000m² de laboratoire pour développer une recherche d’excellence dans les domaines suivants :
- Sciences et Technologies du Numérique
- Energie et Environnement
- Matériaux et Procédés avancés appliqués aux polymères, composites et génie civil.
Pour plus de détails, consulter le site internet de l’Ecole : www.imt-lille-douai.fr.
Le poste est à pourvoir au sein du CERI Energie Environnement.
Le CERI Energie Environnement de l’Institut Mines-Télécom Lille Douai mène des activités de recherche sur les
thématiques environnementales en lien avec la qualité de l’air et l’impact des activités humaines sur la
composition des atmosphères intérieure et extérieure. Les projets de recherche s’appuient sur une recherche
fondamentale et appliquée en Sciences de l’Atmosphère et visent à une meilleure compréhension des
processus physicochimiques de génération, de transport et de transformation des polluants gazeux et
particulaires.
Contexte et description du projet :
Les avancées technologiques dans le domaine des instruments de mesure, et plus spécifiquement dans le
domaine des micro-capteurs aboutissent à l’acquisition de données massives issues de la mesure de la
pollution de l’air. Non seulement le nombre de polluants, la durée mais également la résolution avec laquelle
ils sont mesurées aboutissent à des bases de données conséquentes dont il faut pouvoir en extraire le sens et
la valeur par le biais de méthodes de traitement mathématique avancées.
Les besoins sur les projets de recherche actuels se situent au niveau de la collecte, du stockage, du traitement
et de la restitution des données de pollution. Ces données proviennent du déploiement de stations µ-
capteurs, qui fournissent des signaux multivariés, sur des pas de temps de l’ordre de la seconde. Une analyse
intelligente du jeu de données permettra de faire progresser la construction d’indices de la qualité de l’air
(intérieur et extérieur), l’établissement de signature de pollution et d’être partie prenante dans la proposition
de l’évaluation individuelle de l’exposome.
Ces objectifs sont poursuivis dans des projets de recherche en cours, notamment financés par l’ADEME et la
région Hauts-de-France. La première mission visera à traiter les données issues de 40 stations micro-capteurs,
déployées sur 4 mois dans des logements et d’en extraire la signature d’un changement comportemental. Les
missions suivantes auront pour objectif d’exploiter plusieurs bases de données de ce type, pour construire un
indice d’exposition individuelle à la pollution de l’air extérieur et intérieur.
Mots-clefs: big data, deep learning, QAI, exposome, changement de comportement
Profil du candidat :
Le ou la candidat(e) souhaité(e) sera en premier lieu expert dans l’analyse de données massives. Il disposera
d’une expertise statistique et informatique, de la connaissance des bases de données (Big Data) pour à la fois
optimiser la gestion de la donnée mais aussi son interprétation (Deep Learning).
D’un point de vue scientifique et technique, le ou la canditat(e) recruté(e) disposera d’un doctorat,
particulièrement orienté sur l’analyse des données, avec une sensibilité à la modélisation des phénomènes
physiques.
Le ou la candidat(e) doit pouvoir faire preuve de qualités nettes en matière de communication orale et écrite.
La rédaction d’articles scientifiques et la participation à des conférences internationales est attendue. Le/la
candidat(e) doit présenter des qualités relationnelles et didactiques afin d’évoluer dans un environnement
professionnel multiculturel.
Conditions :
Le poste est à pourvoir à compter de mars 2020 pour une durée de 18 mois (contrat CDD).
Renseignements et modalités de dépôt de candidature :
Pour tout renseignement sur le poste, merci de vous adresser à Marie Verriele, enseignante chercheuse,
marie.verriele@imt-lille-douai.fr
Pour faire acte de candidature, merci de transmettre un CV détaillé, une lettre de motivation avec référence
explicite à l’offre et deux lettres de recommandation par mél à Marie Verriele (marie.verriele@imt-lille-
douai.fr) et à la Direction des Ressources Humaines (jobs@imt-lille-douai.fr).
Date limite de candidature : 01/02/2020
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