Chercheur.euse post-doctorant.e en Machine Learning

Détail de l'offre

Informations générales

Référence

2024-2555  

Description du poste

Métier

F14 Systèmes d'information - Ingénieur·e / Chercheur·e

Intitulé du poste

Chercheur.euse post-doctorant.e en Machine Learning

Contrat

Post-doctorat

Temps de travail

Temps complet

Durée du contrat

24 Mois

Contexte

Dans le cadre du Programme de recherche Sous-sol (PEPR), co-piloté par le BRGM et le CNRS, le BRGM recherche une personne pour participer à la réalisation du projet cible " Digital Earth Plateforme ".

Ce programme Sous-sol a pour ambition de structurer la communauté des chercheurs en sciences de la Terre et de l'environnement, en sciences sociales, environnementales, économiques et juridiques et la communauté des citoyens, décideurs et industriels autour des enjeux concernant la définition des conditions d'utilisation responsable et durable du sous-sol et la mise en place d'un cadre visant à limiter les conflits et les impacts.

Description de la mission

Rejoindre le Bureau de Recherches Géologiques et Minières (BRGM), c'est intégrer l'établissement public de référence dans les sciences de la Terre rassemblant 1 000 personnes expertes et passionnées, réparties dans 29 entités implantées en France métropolitaine et d'outre-Mer.

L'activité du BRGM a pour objectif la connaissance géologique et la compréhension des phénomènes liés au sol et au sous-sol, avec un enjeu: répondre aux défis des changements environnementaux à travers des projets innovants, à enjeux sociétaux.

Dans le cadre de vos missions, les livrables attendus sont les suivants :

- Proposer un (des) jeu(x) de données pertinent(s) et un(des) workflow(s) permettant l'identification de la géométrie et des propriétés physiques des formations superficielles pouvant à terme être intégré à la future plateforme unique donnant accès à une connaissance commune du sous-sol ;
- Publier des articles scientifiques et des communications grand public ;
- Participer à l'organisation de colloques etc…

Profil

Date de début souhaitée : 02/09/2024
Formation : Doctorat
Expérience : Débutant


Titulaire d'un doctorat en apprentissage automatique.

Vous maitrisez le traitement numérique de l'image, les approches numériques de traitement de la donnée (méthodes statistiques et géostatistiques, IA, modèles probabilistes, etc.).

Bonne maîtrise de Python et de R Une première expérience avec des outils SIG (e.g. QGIS, ArcGIS) serait un plus.

Spécificité du poste

Maitrise du traitement numérique de l'image, des approches numériques de traitement de la donnée qui nécessitera d'interfacer avec les géologues métiers.

Ce poste est à pourvoir au sein de l'unité DGR/CGEO du BRGM au centre technique d'Orléans(45).

Dans un environnement favorable à l'équilibre vie professionnelle/vie privée, notamment grâce au télétravail, le BRGM se distingue par son climat de bienveillance et de convivialité.
Labellisé HRS4R en 2021, notre souhait est de vous accompagner tout au long de votre vie professionnelle au sein du BRGM.

Nous mettons à votre disposition de nombreux dispositifs pour développer vos compétences et votre expertise, avec des possibilités d'évolutions et de mobilités géographiques.

Au BRGM, vous bénéficierez de plusieurs avantages tels qu'une rémunération basée sur 13 mois, des JRTT, un restaurant d'entreprise, des infrastructures sportives, des prestations vacances et loisirs…

Le BRGM vous garantit une procédure de recrutement transparente. Pour postuler envoyez-nous votre candidature (CV actualisé et lettre de motivation) jusqu'au 25/08/2024.

Sachez que tous nos postes sont ouverts à tous, au BRGM, nous sommes attachés.ées à la diversité !

Nous étudierons votre dossier de recrutement dès la fin de diffusion prévue. Si votre candidature est retenue, nous vous contacterons pour des entretiens de recrutement pendant lesquels vous échangerez avec la direction recruteuse, la direction RH et une direction transverse.

Localisation du poste

Localisation du poste

France, Centre-Val de Loire, Loiret (45)

Ville

Orléans