Consultoria - Especialista en análisis geoespacial y modelado de carbono en el suelo (C-25-09)

CGIAR System Organization; Montpellier; Sur place; EUR 40 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Una organización de investigación agrícola en Montpellier busca un profesional en análisis geoespacial y modelado de carbono en el suelo. Deberás modelar dinámicas de cultivos y analizar contribuciones de variables en la predicción del carbono orgánico del suelo. Se requiere experiencia en programación, análisis geoespacial y al menos tres publicaciones en el campo. Se ofrece participación en un proyecto innovador enfocado en la agricultura sostenible.

Qualifications

• Experiencia en programación y análisis geoespacial.
• Mínimo tres publicaciones en SCOPUS sobre teledetección y Machine Learning.
• Conocimientos en modelamiento espacial e inteligencia artificial.

Responsabilités

• Modelar la dinámica espacial y temporal de cultivos en el área de estudio.
• Analizar variables en la predicción del Carbono Orgánico del suelo.
• Generar informes técnicos claros y presentaciones visuales.

Connaissances

Análisis geoespacial

Machine Learning

Programación en Python

Teledetección

Desarrollo de algoritmos geoespaciales

Formation

Ingeniería Agrónoma, Forestal, Ambiental o Geografía

Especialidad en Geo informática o áreas relacionadas

Outils

Google Earth Engine

R

Description du poste

Consultoria - Especialista en análisis geoespacial y modelado de carbono en el suelo (C-25-09)

El Centro Internacional de la Papa (CIP) está en búsqueda de un (01) profesional especializado en análisis geoespacial y modelado de carbono en el suelo para brindar soporte técnico especializado en el proyecto GIZ, Potato production through zero-tillage with straw mulch: an innovative technology for sustainable intensification and diversification of rice-based systems to improve livelihoods of small-scale farmers in Asia

Objetivos:

• Modelar la dinámica espacial y temporal de cereales y leguminosas en el área de estudio haciendo uso de teledetección óptica y radar, asegurando la máxima calidad de las observaciones de campo. Interpretar en términos de importancia las variables y el análisis estadístico de ser necesario.
• Analizar la contribución de diferentes rasgos/variables (incluidas rotaciones de cultivo) en la predicción espacial del Carbono Orgánico del suelo (SOC).

Requisitos y perfil:

• Profesional en Ingeniería Ingeniero Agrónomo, Forestal, Ambiental o Geografía.
• Especialidad en Geo informática, teledetección, geografía u otros campos relacionados (como Inteligencia Artificial).
• Especialidad modelamiento espacial utilizando Machine Learning enfocado en variables biofísicas relacionadas con la agricultura (p. ej. suelos, humedad del suelo, etc.).
• Experiencia requerida: programación y análisis geoespacial. Con énfasis en el desarrollo de nuevos algoritmos geoespaciales (comprobable), Python, R, Google Earth Engine (GEE).
• Al menos tres publicaciones en SCOPUS de trabajos de teledetección y Machine Learning aplicados a estudios de suelos/ambiente.
• Conocimiento de notebooks para la presentación de resultados científicos.
• Evidencias de conocimientos en modelamiento espacial e inteligencia artificial.
• Evidencias de estudios que utilicen datos remotos a escala satelital.
• Capacidad para generar informes técnicos claros y presentaciones visuales de los resultados para usuarios finales.