Missions

L’ingénieur d’études aura pour mission de participer à la construction d’un flux de données complet à partir de l’acquisition automatisée d’images de phytoplancton marin par des cytomètres en flux automatisés de terrain et de laboratoire, la conversion des fichiers acquis dans le format adéquat pour l’import des images en vue d’une classification automatisée du phytoplancton marin. La personne devra également assurer l’envoi de ces données sur des bases de données open access.

Activités

- Tester et poursuivre le flux de travail débuté depuis la conversion des fichiers d’imageurs haut débit et du cytomètre en flux automatisé vers l’import des images sur une plateforme dédiée (EcoTaxa)
- Etudier comment rendre la donnée quantitative (en plus de qualitative uniquement présence/absence)
- Participer au flux de travail pour envoi des données issues de la plateforme vers des bases de données européennes (EMODnet) en adhérant au standard taxonomiques (Darwin Core) et en utilisant un vocabulaire contrôlé
- Participer au développement et implémentation des cas d’usage (DUC) dans le but de démontrer les bénéfices d’une approche intégrale pour la surveillance de la biodiversité marine

Compétences

- Bases d’oceanographie biologique et si possible de diversité du phytoplancton
- Bases de cytométrie en flux (si possible automatisée)
- Maîtrise des langages de programmation (C++, Python, R…)
- Utilisation de différents systèmes d’exploitation (Unix, Windows…)
- Gestion de versions et collaboration via GitHub
- Langue anglaise courante
- Développment, par la veille et l’expérimentation, sa propre expertise scientifique et technologique dans son domaine
- Rédaction de rapports et publications scientifiques s’appuyant sur la bibliographie, les matériels utilisés et les méthodes mises en œuvre
- Capacité de raisonnement analytique
- Sens de l’organisation et du relationnel
- Rigueur et de précision
- Forte capacité d'adaptation et d’autonomie

Contexte de travail

L’Union Européenne a la volonté de développer un jumeau digital de l’océan (Digital Twin Ocean = DTO) dans le but de rendre accessible à tous l’ensemble des connaissances disponibles sur l’océan. Il offrirait divers outils innovants et interactifs pour soutenir une économie bleue durable et développer des stratégies de gestion, d’atténuation et d’adaptation aux changements globaux. Pour ce faire, le DTP s’appuierait sur les ressources existantes en matière de télédétection et d’observation in situ développées par l’Union européenne au cours de la dernière décennie (Copernicus, EMODnet) et intégrerait différentes sources de données, la modélisation, l’intelligence artificielle et le calcul haute performance. Le DTO décrira l’océan dans toutes ses dimensions, comprenant une composante biodiversité dont le développement est assuré par le projet DTO-BioFlow. Son objectif principal est d’établir un flux de données durable de la biodiversité marine européenne. Pour ce faire, un important travail d’harmonisation des données non bancarisées, des protocoles et du vocabulaire doit être réalisé avant l’incorporation dans les flux de données, depuis leur collecte à leur intégration dans le DTO. L’intégration se fera en passant par des intégrateurs primaires, comme EcoTaxa pour la classification automatisée d’images, et secondaires, notamment EMODnet qui agrège les données en des ensembles répondant aux principes FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable). Enfin, pour démontrer l’utilité de cette approche intégrative, des cas d’usage (Demonstrator Use Cases = DUC) seront appliqués aux flux de données développés dans le but de les tester, d’identifier les lacunes, et produire du savoir répondant aux défis posés par les objectifs de l’Union Européenne pour les écosystèmes marins.

Pour répondre à ces objectifs, six work packages ont été proposés avec distribution des tâches entre les différents partenaires du projet. L’ULCO est engagée dans les work packages WP3.2: Building the biodiversity component with plankton imaging observation networks et WP4: Demonstrate with policy-relevant use cases the benefit of an end-to-end approach for biodiversity monitoring. La mise en place d’un flux de données à partir de la cytométrie en flux automatisée pour l’étude et la surveillance du phytoplancton marin a débuté avec le développement , par des laboratoires du consortium, d’une API et d’un outil de conversion des fichiers au format JSON, permettant de s’affranchir des logiciels propriétaires pour l’analyse des données. Les chercheurs de laboratoires partenaires ont ensuite progressé sur l’import des images issues des fichiers convertis en JSON sur EcoTaxa pour leur classification automatisée. La mission de la personne recrutée sera de poursuivre ce travail, notamment de prolonger le flux de données entre plateformes et bases de données.
Les activités de l'ingénieur(e) s'exerceront au sein de l’équipe Ecologie Pélagique Planctonique du Laboratoire d’Océanologie et Géosciences (CNRS UMR 8187 LOG - ULCO - U Lille), sous la responsabilité de l’actuel responsable d’Equipe et coordinateur LOG du partenariat CNRS du projet européen DTO-BioFlow (HORIZON-MISS-2022-OCEAN 01-07). Le travail se fera en collaboration avec des ingénieurs et chercheurs des laboratoires partenaires du projet cité.

Contraintes et risques

Travail au bureau avec utilisation de différents outils informatiques. Déplacements éventuels en France et à l'étranger pour des réunions de travail et présentations dans des congrès internationaux.