H/F Doctorat en l'accumulation des gradients de biodiversité à partir des dynamiques de diversi[...]

CNRS; Paris; Sur place; EUR 40 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Un institut de recherche en biologie à Paris cherche un(e) doctorant(e) pour étudier l'accumulation des gradients de biodiversité en utilisant des algorithmes d'apprentissage profond. Le projet inclut le développement de modèles mathématiques et la validation de méthodes. La rémunération est d'au moins 2200 € par mois pour un contrat de 36 mois.

Qualifications

• Connaissances en biologie évolutive et spatiale.
• Expérience en développement de modèles mathématiques.
• Compétences en validation de méthodes.

Responsabilités

• Développer des algorithmes pour l'inférence probabiliste.
• Intégrer des données fossiles dans un nouveau modèle.
• Appliquer des modèles aux données biologiques.

Connaissances

Développement d'algorithmes d'apprentissage profond

Modèles mathématiques

Programmation en Julia

Formation

Étudiant(e) en doctorat

Description du poste

H/F Doctorat en l'accumulation des gradients de biodiversité à partir des dynamiques de diversification spatiale

Cette offre est disponible dans les langues suivantes : Date Limite Candidature : mercredi 15 octobre 2025 23:59:00 heure de Paris

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Informations générales

Intitulé de l'offre : H/F Doctorat en l'accumulation des gradients de biodiversité à partir des dynamiques de diversification spatiale
Référence : UMR8197-VALHER-187
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : PARIS 05
Date de publication : mercredi 24 septembre 2025
Type de contrat : CDD Doctorant
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 10 janvier 2026
Quotité de travail : Complet
Rémunération : La rémunération est d'un minimum de 2200,00 € mensuel
Section(s) CN : 29 - Biodiversité, évolution et adaptations biologiques : des macromolécules aux communautés

Description du sujet de thèse

L'accumulation des gradients de biodiversité à partir des dynamiques de diversification spatiale.

• Développer des algorithmes d'apprentissage profond afin d'accélérer considérablement les algorithmes d'inférence probabiliste des modèles spatiaux actuels de naissance-mort.
• Intégrer les informations stratigraphiques et spatiales relatives aux fossiles dans un nouveau modèle géographiquement dépendant de naissance-mort fossilisée.
• Améliorer les processus spatiaux de naissance-mort afin que les événements de spéciation, d'extinction, de fossilisation et de dispersion émergent de la dynamique au niveau des populations.

Activités :

• Développement de modèles mathématiques.
• Développement d'algorithmes d'inférence probabiliste.
• Implémentation de code, avec un accent particulier sur Julia.
• Validation de méthodes.
• Application de modèles à des données biologiques sélectionnées.

Contexte de travail

Ce projet sera co-supervisé par le Dr Ignacio Quintero et le Dr Hélène Morlon. Ignacio assumera le rôle principal de conseiller auprès de l'étudiant, avec un tutorat pratique en informatique et en mathématiques et des conseils continus lors de réunions hebdomadaires, tandis qu'Hélène assumera un rôle de supervision, avec des réunions bimensuelles pour discuter du projet. L’étudient fera partie du grand groupe d'Hélène Morlon à l'Institut de Biologie de l'École Normale Supérieure. L'IBENS est un centre de recherche pluridisciplinaire en biologie qui compte plus de 300 membres du personnel et qui est idéalement situé dans le quartier latin du centre de Paris. Le centre développe des recherches dans un large éventail de disciplines, notamment la biologie évolutive, l'écologie, la biologie computationnelle, la génétique et la génomique comparative.

Contraintes et risques

Rien de particulier, il s’agit d’un travail entièrement computationnel.