Missions

Au sein de la plateforme "Données" de l'OREME (Observatoire de REcherche Montpelliérain de l'Environnement) l'ingénieur·e participe à la conception, au développement et à la maintenance des bases de données et leur intégration au portail de données de l'OSU (Observatoire des Sciences de l'Univers).
Il·elle participe au montage des projets avec les producteur.rices de données, à l'analyse des besoins, au développement des bases de données et à la conception des outils de gestion et, de manière générale, à la FAIRisation des données de l'Observatoire. Il·elle travaille en étroite collaboration avec la responsable de projets de bases de données, l'ingénieur logiciel et le responsable de la plateforme, au sein du collectif de l'UAR 3282.

Activités

- Rencontrer les producteur.rices de données, analyser la nature et les formats de données, les besoins fonctionnels...;
- Modéliser, concevoir et développer les bases de données de l'OREME ;
- Concevoir et développer des outils d'alimentation, de gestion, de partage et de FAIRisation des données dans le respect des normes et standards ;
- Concevoir et développer des méthodes d'interaction entre les bases de données et les outils et applications scientifiques ;
- Participer à l'animation de la communauté travaillant autour des bases de données (notamment environnementales) ;
- Participer à la valorisation et la dissémination des réalisations.

Compétences

- Maîtriser les concepts, langages et outils des systèmes de gestion de bases de données relationnelles et leurs extensions spatiales (de préférence PostgreSQL/PostGIS) ;
- Avoir une bonne expérience en programmation dans des langages variés ;
- Comprendre et apprécier les problématiques scientifiques et techniques liées aux bases de données dans des domaines variés : sciences de la terre, sciences du vivant, écologie, sciences marines, etc. ;
- Avoir des notions de langage Web (PHP, JavaScript, CSS,...) ;
- Avoir des notions dans les concepts, normes, standards et outils SIG et Web Mapping (standards OGC, Geoserver, Leaflet, ...) ;
- Avoir des notions dans les normes et standards de métadonnées et les outils et standards de diffusion associés (ISO 19115, EML, CSW, GeoNetwork) ;
- Des connaissances du langage R seraient appréciées ;
- Langue anglaise : B1 à B2 (cadre européen commun de référence pour les langues).

Contexte de travail

L'OREME a pour mission la mise en relation d'équipes de recherche de Montpellier-Sète, dont les activités reposent sur l'observation du milieu naturel (Univers - Terre - Eau - Biodiversité). Il compte à ce jour une trentaine de Services d'Observation, pour la plupart labellisés nationalement (Service National d'Observation-INSU ou labels SEE-Life-INEE), impliquant des personnels des 8 UMRs partenaires de l'OSU, et de l'UAR OREME.

L'OREME se distingue par sa double appartenance aux instituts INSU et INEE du CNRS, et par la diversité de ses domaines de recherche. De cette diversité résulte l'importance de l'appétence du candidat H/F pour les sciences dans la mesure où il·elle aura à appréhender les problématiques scientifiques, les besoins et les méthodes de travail du personnel (chercheur·es et ingénieur·es) qui participe à la production de données et avec lequel il·elle sera en contact direct.

L'ingénieur·e sera rattaché·e à la plateforme Données de l'OREME, située sur le campus Pharmacie de l'Université de Montpellier, dans le bâtiment HYDROPOLIS et proche d'un restaurant administratif. Cette plateforme Données apporte un soutien transverse aux producteur·rices des données d'observation, structure et pérennise ces données dans des bases de données géographiques et développe les outils et applications permettant leur gestion et leur large diffusion ainsi que l'interopérabilité avec les Services Nationaux d'Observation et les Infrastructures de Recherche et Pôles de données.
La plateforme Données met en œuvre un portail Web dédié aux données d'observation, connecté aux bases de données relationnelles et intégrant des outils de gestion pour les producteur·ices de données, et de consultation pour la communauté scientifique. Elle a engagé une ré-ingénierie globale pour rendre les données plus attractives pour la société civile contribuant ainsi au Défi « partage des savoirs » du CNRS.