H/F Post-doctorat en machine learning pour l’étude de la biodiversité

CNRS; Paris; Sur place; EUR 125 000 - 150 000; Plein temps

Résumé du poste

Un institut de recherche scientifique à Paris propose un post-doctorat en machine learning visant à étudier les mécanismes éco-évolutifs de la biodiversité. Le candidat idéal doit avoir un doctorat et des compétences en machine learning, écologie, et données environnementales. Le poste inclut un contrat de 12 mois avec une rémunération variable de 3 081 € à 4 756 €.

Qualifications

• Doctorat requis.
• Expérience souhaitée indifférente.
• Capacité à travailler sur des projets collaboratifs.

Responsabilités

• Développer des approches en machine learning pour comprendre les mécanismes éco-évolutifs.
• Implémenter des codes et réaliser des tests par simulations.
• Analyser les données et rédiger des articles scientifiques.

Connaissances

Connaissance des approches en machine learning, en particulier deep learning

Connaissance générale en écologie-évolution

Connaissance en génétique environnementale

Savoir coder des modèles éco-évolutifs

Savoir mettre en place des analyses de données

Savoir interpréter et exploiter les résultats obtenus

Savoir rédiger les résultats obtenus pour publication d'articles

Savoir présenter les résultats lors de conférences scientifiques

Savoir travailler en équipe et de manière autonome

Formation

Doctorat

Description du poste

Portail > Offres > Offre UMR8197-VALHER-191 - H/F Post-doctorat en machine learning pour l’étude de la biodiversité

H/F Post-doctorat en machine learning pour l’étude de la biodiversité

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :

Date Limite Candidature : lundi 20 octobre 2025 23:59:00 heure de Paris

Assurez-vous que votre profil candidat soit correctement renseigné avant de postuler

Informations générales

Intitulé de l'offre : H/F Post-doctorat en machine learning pour l’étude de la biodiversité
Référence : UMR8197-VALHER-191
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : PARIS 05
Date de publication : lundi 29 septembre 2025
Type de contrat : Chercheur en contrat CDD
Durée du contrat : 12 mois
Date d'embauche prévue : 10 décembre 2025
Quotité de travail : Complet
Rémunération : Selon expérience - Entre 3 081 € et 4 756 €
Niveau d'études souhaité : Doctorat
Expérience souhaitée : Indifférent
Section(s) CN : 29 - Biodiversité, évolution et adaptations biologiques : des macromolécules aux communautés

Missions

Le post-doctorant développera des approches en machine learning (deep learning) pour comprendre les mécanismes éco-évolutifs générateurs de diversité à partir de données de (phylo)génomique environnementale.

Activités

• Développements méthodologiques en machine learning
• implémentation de codes
• tests par simulations
• analyse de données
• écriture d'article
• présentation des résultats

Compétences

• Connaissance des approches en machine learning, en particulier deep learning
• Connaissance générale en ecologie-evolution
• Connaissance en génétique environnementale
• Savoir coder des modèles éco-évolutifs
• Savoir mettre en place des analyses de données
• Savoir interpréter et exploiter les résultats obtenus
• Savoir rédiger les résultats obtenus pour publication d’articles
• Savoir présenter les résultats lors de conférences scientifiques
• Savoir travailler en équipe et de manière autonome

Contexte de travail

- Intégration à l’équipe BioDiv
- Mise à disposition d'un poste de travail, d'un ordinateur, et de l'accès à un cluster de calcul