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Portail > Offres > Offre UMR8190-MAYGEO-001 - Ingénieur·e d'études (H/F) sur la détection de cyclone à partir des données de l'instrument IASI

Ingénieur·e d'études (H/F) sur la détection de cyclone à partir des données de l'instrument IASI

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

Date Limite Candidature : mardi 14 décembre 2021

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Informations générales

Référence : UMR8190-MAYGEO-001
Lieu de travail : PARIS 05
Date de publication : mardi 23 novembre 2021
Type de contrat : CDD Technique/Administratif
Durée du contrat : 12 mois
Date d'embauche prévue : 17 janvier 2022
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : a partir de 2172.75€ bruts mensuels, selon expérience
Niveau d'études souhaité : Bac+5
Expérience souhaitée : Indifférent

Missions

Les candidatures sont recherchées pour un(e) ingénieur(e) d'études au sein de l'équipe IASI au LATMOS.
Le projet a pour objectif la détection de cyclone à partir des données de l'instrument IASI. Le travail comportera trois phases, (i) une exploration méthodologique (ii) analyse et constructions du jeu de données, labellisation (iii) apprentissage et validation du modèle, redaction d'articles scientifiques et communication scientifique

Activités

- Bibliographie sur la détection de cyclone dans les données atmosphériques satellitaires et méthodes de machine learning utilisées.
- Quatre millions de spectres sont mesurés par les intruments IASI quotidiennement (17 Tb de données par an). Les données seront exploitées pour construire le jeu de données qui servira d'entrée au modèle. La base de données HURDAT sera utilisée pour la labellisation des données.
- Il est prévu d'utiliser le modèle YOLO développé pour la détection d'objets mais un autre modèle pourra être testé.
- L'implémentation aura lieu sur le super calculateur Jean Zay.
- Les résultats du modèle devront être analysés et optimisés.
- Présentation des résultats des travaux en réunion d'équipes, séminaire et dans des conférences.

Compétences

- Master en analyses de données et méthodes de Machine Learning
- une excellente connaissance de Python et des librairies d'IA
- une connaissance de l'environnement Linux
- une expérience dans la manipulation des gros jeux de données
- une capacité de communication, écrite et orale, en anglais
- curiosité scientifique, rigueur et autonomie

Contexte de travail

Ce projet a reçu un financement du Conseil européen de la recherche (ERC) dans le cadre du programme Horizon 2020 et innovation de l'Union européenne (accord de subvention n°742909).
Le projet sera encadré par Maya George et Cathy Clerbaux au LATMOS, Sorbonne Université, Campus Pierre et Marie Curie.

Contraintes et risques

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