Chercheur post-doctoral F/H

Institut de Recherche Technologique SystemX; Palaiseau; Sur place; EUR 40 000 - 55 000; Plein temps

Résumé du poste

Institut de Recherche Technologique SystemX recherche un post-doctorant spécialisé dans la territorialisation du changement climatique. Le candidat développera un jumeau numérique pour évaluer l'efficacité des stratégies environnementales en Île-de-France.

Ce rôle implique des compétences avancées en apprentissage statistique et modélisation climatique. Le travail combinera recherche scientifique et application pratique.

Le début est prévu pour l'été ou début d'automne 2026, avec une date limite de soumission des candidatures le 15 mai 2026.

Qualifications

• Expertise en apprentissage statistique et modélisation climatique.
• Expérience avec des ensembles de données climatiques (ex. CMIP6, CORDEX).
• Connaissances en écologie et systèmes climatiques.

Responsabilités

• Réaliser un état des lieux bibliographique sur la descente d'échelle statistique pour le climat.
• Implémenter des modèles d'apprentissage statistique pour projeter des changements climatiques.
• Publier les résultats dans des revues scientifiques.

Connaissances

Apprentissage automatique

Statistiques

Python

R

FORTRAN

Formation

Doctorat en Sciences du climat

Description du poste

Sujet : Territorialisation du changement climatique : le rôle de la végétation dans la manifestation du climat à l’échelle locale. Contribution au développement d’un jumeau numérique pour évaluer l’efficacité des trames vertes à rafraîchir et humidifier l’air ambiant.

Ce postdoctorat s’inscrit dans le projet QIM-Transition, financé par la région Île-de-France, qui explore comment renforcer la résilience territoriale et accélérer la transition écologique en Île-de-France. Il vise à développer des outils numériques pour faciliter l’adaptation au changement climatique, soutenir les politiques de transition, et diffuser une information climatique fondée sur la recherche scientifique.

Le Laboratoire des Sciences du Climat et de l’Environnement (LSCE) est une unité mixte de recherche dédiée à l’observation des composantes du système climatique et à leur modélisation. Ses travaux contribuent aux rapports du GIEC et regroupent plus de 350 chercheurs, ingénieurs, techniciens et personnels administratifs. Il est organisé en trois thèmes scientifiques :

• Archives et Traceurs
• Cycles biogéochimiques et Transferts dans l’Environnement
• Climat et Cycles – Modélisation de leurs variabilités et de leurs interactions

Le post-doctorant sera rattaché, par convention d’accueil, à l’équipe ESTIMR (Extrêmes : STatistiques, Impacts et Régionalisation) du LSCE. Le travail sera également suivi par le GREC francilien, le Groupe Régional d’Expertise sur le Changement Climatique, et l’AllCAN (Alli­ance for Climate Action Now) de l’Université Paris‑Saclay. Le partenaire technologique sera l’IRT SystemX, où il/elle sera rattaché.e par contrat CDD à l’équipe « Ingénierie Systèmes et Simulation ».

Le projet consiste à développer un jumeau numérique de territoire permettant :

• de construire plusieurs stratégies d’évolution pour répondre aux défis environnementaux (changement climatique, perte de biodiversité, raréfaction de ressources).
• d’explorer les effets de ces évolutions sur divers indicateurs économiques, environnementaux ou sociétaux.

Le jumeau numérique devra intégrer des scénarios de climat de la TRACC disponibles sur la plateforme DRIAS hébergée à Météo‑France. Les projections climatiques seront affinées en les conditionnant aux états de surface (présence de végétation, densité foliaire, humidité de la surface) pour mieux représenter le climat local.

Offre de poste

L’objectif est de territorialiser les projections climatiques à une échelle plus fine que la donnée DRIAS (8 km) en les conditionnant aux états de surface existants dans chaque maille de 8 km. La zone étudiée sera l’Île‑de‑France, mais la méthodologie pourra être extrapolée à d’autres zones. La personne recrutée développera une méthode de descente d’échelle statistique reliant les conditions météorologiques fines aux conditions de la maille grossière.

Responsabilités principales

• Réaliser un état des lieux bibliographique sur la descente d’échelle statistique pour le climat.
• Implémenter des modèles d’apprentissage statistique de descente d’échelle afin de projeter les changements climatiques locaux dans des environnements urbains, suburbains ou ruraux.
• Produire une base de données des projections climatiques pour l’Île‑de‑France à une résolution fine adaptée aux différentes zones.
• Élaborer des formules liant les variables météorologiques locales aux valeurs à 8 km et à l’état des sols local, destinées au jumeau numérique.
• Publier les résultats dans des revues scientifiques à fort impact et les présenter à la communauté scientifique, aux décideurs politiques et lors de conférences internationales.
• Développer et appliquer des méthodes avancées d’apprentissage statistique.
• Collecter et analyser les observations disponibles, et les intégrer dans l’apprentissage statistique.
• Analyser les résultats et suivre l’évolution de multiples variables sous changement climatique.
• Établir une base de données initiale de projections territoriales.
• Contribuer à la rédaction des résultats et communiquer les résultats à divers publics, dont scientifiques et décideurs.

Qualifications

• Doctorat en Sciences du climat, avec une expertise dans l’apprentissage automatique, la science des données ou les statistiques.
• Expertise en apprentissage statistique, apprentissage profond et/ou modélisation climatique.
• Expérience avec des ensembles de données climatiques (ex. CMIP6, CORDEX) est un plus.
• Passion pour la résolution des défis mondiaux grâce à la technologie de pointe.

Savoir‑faire

• Connaissances en sciences du climat et en écologie, compréhension des systèmes climatiques et des défis écologiques.
• Expertise en statistique et en apprentissage automatique, maîtrise des méthodes statistiques d’analyse des données géophysiques.
• Compétence en programmation : expertise en Python, R ou FORTRAN, familiarité avec Linux.
• Compréhension météorologique : connaissances des modèles climatiques et des observations.
• Compétences en communication : solides compétences rédactionnelles et orales en français et en anglais.
• Pensée analytique : capacité à analyser de grands ensembles de données, à tirer des conclusions significatives.
• Engagement avec les parties prenantes : capacité à traduire les idées scientifiques en solutions concrètes pour les décideurs publics.

Savoir‑faire transversaux

• Communication des connaissances : rôle clé dans la traduction des idées techniques en connaissances pratiques pour les décideurs.
• Esprit collaboratif : expérience de travail au sein d’équipes multidisciplinaires, idéalement en comblant le fossé entre science des données, recherche climatique et politiques publiques.

Savoir‑être

• Esprit d’équipe : à l’aise dans un environnement collaboratif, contribuant à une équipe plus large.
• Communication efficace : solides compétences interpersonnelles, capable de communiquer et d’établir des relations avec scientifiques, décideurs politiques et parties prenantes.

Inclusion et diversification : L’IRT SystemX est engagé en faveur de l’égalité des chances. Tous les postes sont ouverts aux candidats en situation de handicap.

Date limite de soumission du dossier de candidature : 15 mai 2026.

Démarrage effectif : 2 mois après l’acceptation, courant été ou début d’automne 2026.