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Ingénieur d'étude pour la gestion de données issues d'images de plancton (H/F)

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
Français - Anglais

Date Limite Candidature : lundi 15 mars 2021

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Informations générales

Référence : UMR7093-JEAIRI-003
Lieu de travail : VILLEFRANCHE SUR MER
Date de publication : lundi 22 février 2021
Type de contrat : CDD Technique/Administratif
Durée du contrat : 8 mois
Date d'embauche prévue : 1 juin 2021
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : Entre 2100 et 2500€ bruts mensuels selon expérience
Niveau d'études souhaité : Bac+3
Expérience souhaitée : Indifférent

Missions

Gérer le flux de traitement et d'exploitation de données issues d'imagerie quantitative collectées par l'équipe et ses partenaires dans le cadre de divers projets en cours.

Les membres de COMPLEx sont impliqués dans plusieurs projets : campagnes pan-océaniques avec le voilier Tara, TRIATLAS et AtlanECO pour l'écologie du plancton de l'Atlantique hauturier, JERICO-S3 pour les observations côtières, BlueCloud pour l'intégration des données au niveau européen, MarTERA et TechOceanS pour le développement des instruments, etc. Dans tous les projets, l'un de leurs objectifs est de collecter des images du plancton et d'en extraire des données. Un obstacle majeur à l'extraction rapide de connaissances à partir des données est la quantité manipulations nécessaires de ces données entre leur acquisition et leur utilisation, pour laquelle l'équipe ne dispose d'aucune expertise dédiée et n'a donc développé que des approches sous-optimales. Ce poste est destiné à remplir ce rôle central dans l'activité de l'équipe.

Activités

● s'assurer que les données collectées s'intègrent dans les bases de données existantes de l'équipe
● développer des routines de contrôle de qualité et des tableaux de bord avant l'ingestion dans la base de données, qui soient utilisables par d'autres opérateurs sans expérience de programmation
● développer des routines/packages d'extraction de données depuis les bases en utilisant les API de celles-ci
● fournir des tableaux et des graphiques des données extraites
● écrire des specifications pour l'élaboration des routines de contrôle de la qualité, des API, etc. à distribuer à des sous-traitants
● possiblement, aider à réécrire certaines routines de traitement des données impliquant des algorithmes de traitement d'images

Il peut être pertinent pour le candidat d'aller en mer pour participer et comprendre le processus complet, de l'acquisition au stockage des données.

Compétences

● Utilisation de la base de données et des API
● Traitement des données sous différents formats: géospatial, tableaux, etc.
● Création de tests unitaires du code et des propriétés des données
● Création de tableaux de bord interactifs
● Une certaine connaissance du traitement d'image / vision par ordinateur serait un plus
Savoir-faire:
● Maîtrise des langages de script tels que R et Python (ou MATLAB).
● Connaissance de SQL.
● Les candidats doivent être à l'aise pour manipuler des ensembles de données contenant des millions d'enregistrements et interagir avec les bases de données qui les hébergent, le tout dans un environnement Unix.
● L'expérience de routines de traitement d'image tel que scikit-image ou ImageJ serait un plus
Savoir-faire transversaux:
● Capacité à interagir avec des scientifiques de l'environnement, qui peuvent avoir une connaissance limitée du domaine d'expertise technique du poste
● Rédiger des rapports synthétiques et des didacticiels pour les autres membres de l'équipe
● Anglais scientifique et technique (niveau B2 pour l'écrit et l'oral). Le français serait un plus, mais ce n'est pas obligatoire.
● Un intérêt pour l'écologie, marine en particulier, serait le bienvenu pour motiver le candidat.
Savoir être:
● Forte capacité à travailler en équipe, car le poste occupe une place centrale dans l'équipe
● Autonomie pour proposer et mettre en œuvre des solutions techniques

Contexte de travail

Le Laboratoire d'Océanographie de Villefranche-sur-mer (LOV; http://lov.obs-vlfr.fr/) est situé à proximité de Nice, sur la Côte d'Azur. Il appartient à l'une des trois stations marines de la Sorbonne Université. Avec environ 90 employés permanents, le LOV génère et analyse une grande quantité de données marines, y compris des données d'imagerie, génomiques et satellitaires pour étudier l'océan.

L'équipe COMPLEx (COMPutational PLankton Ecology) rassemble ~ 25 membres qui étudient le plancton marin en collectant des données avec des instruments d'imagerie quantitative et la génomique à haut débit, puis en utilisant des méthodes d'analyse numérique (modélisation, statistiques, apprentissage automatique). Le plancton englobe tous les organismes errant avec les courants marins. Ces organismes sont responsables de la production d'une partie de l'oxygène que nous respirons, du stockage du carbone que nous émettons et de l'alimentation des poissons que nous mangeons; le plancton est donc un élément essentiel de l'écosystème terrestre. COMPLEx interagit fortement avec la Plateforme Quantitative Imaging de Villefranche (PIQv; https://sites.google.com/view/piqv), qui supervise le fonctionnement des outils que l'équipe développe. Ces outils incluent des capteurs d'imagerie, tels que le Underwater Vision Profiler ou le ZooScan, et des progiciels, tels que ZooProcess ou l'application Web EcoTaxa (https://ecotaxa.obs-vlfr.fr/) qui utilise l'apprentissage automatique pour aider les taxonomistes à trier les images de plancton. Nous avons également une longue expérience dans l'interaction avec des informaticiens, dans le milieu universitaire (ex: LS2N à Nantes, I3S à Nice, ENSTA à Paris, MIP à Kiel) mais aussi dans le secteur privé (ex: Google Brain lab à Paris).

Contraintes et risques

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Informations complémentaires

Pour plus d'informations, merci de contacter irisson@obs-vlfr.fr.

Le contrat initial est de 8 mois mais un second contrat sur les mêmes thématiques est déjà prévu pour 11 mois supplémentaires, sur une autre source financière.

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