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H/F INGENIEUR(E) DE RECHERCHE EN CALCUL SCIENTIFIQUE sur l'inversion du carbone organique dissous (DOC) à partir de la télédétection spatiale passive

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

Date Limite Candidature : lundi 5 décembre 2022

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Informations générales

Référence : UMR7328-ISALAN-024
Lieu de travail : ORLEANS
Date de publication : lundi 24 octobre 2022
Type de contrat : CDD Technique/Administratif
Durée du contrat : 10 mois
Date d'embauche prévue : 1 janvier 2023
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2584 € a 2768 € brut/mensuel selon experience
Niveau d'études souhaité : Ingénieur
Expérience souhaitée : 1 à 4 années

Missions

Le LPC2E du CNRS ORLEANS recherche un ingénieur en calcul scientifique - CDD de 10 mois renouvelable 6 mois. Il ou elle travaillera sur l'inversion du carbone organique dissous (DOC) à partir de la télédétection spatiale passive.
Une des préoccupations majeures pour l'environnement et le climat futur est le devenir du carbone libéré par la fonte du pergélisol et la perturbation des tourbières des zones arctiques. Une partie de ce carbone est transférée vers l'océan arctique via les grandes rivières (Ob, Lena, Yenisei, Kolyma, Mackenzie, Yukon) qui sont situées sur des bassins versants riches en matières organiques. Malheureusement la majorité du flux annuel de DOC transporté par ces rivières est observée durant la période de fonte des neiges, ce qui limite fortement la couverture spatiale et temporelle des mesures in-situ.
Le projet CNES DOC-Rivers vise à étendre la couverture spatiale et temporelle des observations grâce à la télédétection spatiale passive. Ce travail s'appuiera d'une part sur les données haute résolution des satellites Sentinel 2 et Landsat 8 et d'autre part sur un algorithme de reconstruction du DOC implémenté au LPC2E. Le produit obtenu représentera une source d'information sans précédent pour comprendre la dynamique du DOC dans les rivières arctiques et estimer son transfert des grands bassins versants vers l'océan arctique. De plus, L'estimation du DOC à haute latitude permettra de mieux caractériser la production des gaz à effet de serre issus de la dégradation du DOC par les micro-organismes.

Activités

Dans le cadre de vos missions vous serez chargé.e :

• de développer un algorithme permettant d'optimiser la relation entre les réflectances satellites et la matière organique dissoute chromoforique (CDOM) en s'inspirant des études publiées.
• de tester différentes relations entre le CDOM et le DOC dans le but d'améliorer l'estimation du DOC à partir des données satellites.
• de créer la base de données DOC Sentinel 2/Landsat 8 sur la période 2013-2022. Les données Landsat 9 pourront être utilisées à partir de 2022. La base de données pourra également être étendue à partir des anciennes missions Landsat 5 et 7 sur la période 2003-2013.
• de valider la nouvelle base de données via une comparaison avec des données in-situ (réseau ArcticGRO, campagne TOMCAR,...). Une veille bibliographique sera nécessaire pour identifier l'ensemble des données in-situ disponibles.
• de post-traiter les données et d'archiver les différents produits. Vous calculerez notamment la variabilité du DOC intra et interannuelles et l'export de DOC vers l'océan Arctique.
• de documenter, maintenir et publier les méthodes et outils développés (calcul scientifique, visualisation des résultats,...).
• d'effectuer des présentations et des formations afin d'assurer un transfert de connaissances.
Dans le cadre du projet vous serez amené.e à collaborer avec le centre d'expertise « couleurs de l'eau » du pôle de données Theia (https://www.theia-land.fr/).

Compétences

Doctorat ou diplôme d'ingénieur dans un domaine en lien avec la télédétection spatiale possédant de solide connaissance en calcul scientifique et statistique.
Savoir
• Connaissances significatives en traitement/visualisation des données satellites
• Langages de programmation (Python, R)
• Connaissances générales en architectures techniques (Linux, base de données)
• Analyses statistiques
• Algorithmique
• Langue anglaise : B1-B2
Savoir Faire
• Apporter des réponses à des besoins spécifiques
• Mettre au point ou adapter des techniques nouvelles
• Adapter des programmes informatiques
• Rédiger des documents
• Communiquer et faire preuve de pédagogie
Savoir Être
• Être force de proposition
• Avoir une certaine aisance relationnelle, enthousiasme
• Savoir s'organiser afin de respecter les plannings
• Posséder une ouverture d'esprit, esprit d'équipe
• Savoir motiver ses choix algorithmiques et éventuellement les remettre en question
• Être désireux d'étendre sa culture et ses compétences
• Savoir s'approprier des technologies nouvelles

Contexte de travail

La durée du contrat est de 10 mois (renouvelable 6 mois). Le contrat pourra commencer à partir de janvier 2023. Les candidatures devront être effectuées via le site https://emploi.cnrs.fr. Le travail se déroulera au LPC2E à Orléans au sein du Campus CNRS. Le candidat ou la candidate sélectionné(e) rejoindra l'équipe Environnement atmosphérique et Planétologie (https://www.lpc2e.cnrs.fr/environnement-atmospherique-et-planetologie). Cette équipe est composée de 10 chercheurs travaillant sur les aérosols et la chimie de l'atmosphère à différentes échelles allant des surfaces continentales jusque dans la moyenne atmosphérique. L'équipe est notamment impliquée dans de nombreux projets concernant les émissions des zones humides en lien avec le Service National d'Observation « Tourbières » (https://www.sno-tourbieres.cnrs.fr/). Le candidat travaillera en forte collaboration avec l'équipe informatique appliquée du LPC2E. Le candidat bénéficiera des avantages des agents CNRS (formation, infrastructures sportives, centre de loisir).

Contraintes et risques

Le travail nécessitera des déplacements occasionnels à Paris et à Toulouse pour travailler avec les autres membres du projet au sein des différents laboratoires impliqués (LSCE, ENS-Paris, LEFE).

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