Imagerie 3D et modèles d'apprentissage neuro-symboliques: identification de restes d'animaux en[...]

CNRS; Nice; Sur place; EUR 20 000 - 40 000; Plein temps

Résumé du poste

Un institut de recherche basé à Nice recherche un chercheur en contrat CDD pour un projet d'imagerie 3D et de modèles d'apprentissage neuro-symboliques. Le candidat idéal est titulaire d'un doctorat en archéologie et spécialisé en archéozoologie, avec une expérience de 1 à 4 ans. La mission inclut la redéfinition de critères en anatomie comparée et l'usage de la modélisation 3D pour l'étude des faunes anciennes, contribuant à la compréhension des impacts anthropiques sur la biodiversité.

Qualifications

• Titulaire d'un doctorat en archéologie, spécialisé en archéozoologie.
• Familiarité avec la modélisation 3D est un plus.
• Connaissances des taxons (mouton, chèvre, bouquetin alpin, chevreuil, gazelle) nécessaires.

Responsabilités

• Contribuer à redéfinir des critères d'anatomie comparée.
• Établir de nouveaux critères pour les modèles 3D.
• Travailler avec une équipe pluridisciplinaire d'archéozoologues et de mathématiciens.

Connaissances

Archéologie

Archéozoologie

Modélisation 3D

Machine Learning

Connaissance des taxons

Formation

Doctorat en archéologie

Description du poste

Portail > Offres > Offre UMR7264-MARCOR-002 - Imagerie 3D et modèles d'apprentissage neuro-symboliques: identification de restes d'animaux en archéozoologie (H/F)

Imagerie 3D et modèles d'apprentissage neuro-symboliques: identification de restes d'animaux en archéozoologie (H/F)

Cette offre est disponible dans les langues suivantes : Date Limite Candidature : mercredi 14 janvier 2026 23:59:00 heure de Paris

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Informations générales

Intitulé de l'offre : Imagerie 3D et modèles d'apprentissage neuro-symboliques: identification de restes d'animaux en archéozoologie (H/F)
Référence : UMR7264-MARCOR-002
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : NICE
Date de publication : mercredi 24 décembre 2025
Type de contrat : Chercheur en contrat CDD
Durée du contrat : 6 mois
Date d'embauche prévue : 1 mars 2026
Quotité de travail : Complet
Rémunération : 3071.50 € (mensuel brut, grilles CNRS)
Niveau d'études souhaité : Doctorat
Expérience souhaitée : 1 à 4 années
Section(s) CN : 31 - Hommes et milieux : évolution, interactions

Missions

Contribuant à documenter les dynamiques des interactions entre humains, faunes sauvages et domestiques et environnements au cours de l’Holocène, ce projet vise à améliorer l’identification des faunes anciennes. Il permettra de renforcer l’étude de l’impact anthropique sur la biodiversité passée et ses transformations, et d’affiner la reconnaissance de variétés animales disparues ou présentant des adaptations particulières en combinant les méthodes empruntées à l'archéozoologie, à l'imagerie 3D et au machine learning.

Activités

La mission principale de la personne recrutée sera de contribuer à redéfinir certains critères classiques de l'anatomie comparée, utilisés en archéozoologie et d’en établir de nouveaux, propres aux modèles 3D, à partir de 150 talus modélisés en 3D et appartenant à 5 taxons morphologiquement proches : le mouton, la chèvre, le bouquetin alpin, le chevreuil européen et la gazelle. Ces critères formeront les futures features de référence pour les algorithmes d’apprentissage automatique (IA). La personne recrutée travaillera de concert au sein d'une équipe pluridisciplinaire composée d'archéozoologues et de mathématiciens.

Compétences

La personne recrutée est idéalement titulaire d'un doctorat en archéologie, spécialisée en archéozoologie et potentiellement familière de la modélisation 3D. Des connaissances sur les taxons d'intérêts (mouton, chèvre, bouquetin alpin, chevreuil européen et gazelle) sont nécessaires.

Contexte de travail

La mission sera localisée au sein du laboratoire CEPAM, de la Maison de Sciences Humaines et Sociales Sud-Est (MSHS) à l'Université Côte d'Azur (UniCA), à Nice (campus Saint Jean d'Angély 3). Le/la docteur/docteure sera co-encadré.e par Manon Vuillien (archéozoologue, CNRS) Marco Corneli (CPJ, UniCA).

Contraintes et risques

NA