Modélisation IA et mécanismes du phytoplancton lacustre

INRAE; Le Tholonet; Sur place; EUR 7 300 - 8 400; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Restauration collective

Congés et RTT annuels

Formation et orientation pro

Résumé du poste

INRAE propose un stage de six mois au sein de l’UMR RECOVER, à Aix-Marseille Université, dans le cadre du projet PhytoTraitNet. Le/la stagiaire analysera des données de phytoplancton lacustre et contribuera à la modélisation hybride combinant dynamiques de communautés et réseaux de neurones pour prédire les effets du réchauffement climatique.

Vous utiliserez R et Python, et pourrez envisager une poursuite en thèse selon financement.

Qualifications

• Formation Bac+5 exigée en écologie quantitative, statistiques ou data science.
• Stage de 6 mois possible menant éventuellement à une thèse.
• Intérêt fort pour les enjeux environnementaux et les écosystèmes aquatiques.

Responsabilités

• Analyser des données de phytoplancton lacustre et des gradients environnementaux.
• Calibrer un cadre de modélisation hybride (modèles de communautés et réseaux de neurones).
• Prédire la structure future du phytoplancton à partir de projections de température jusqu'en 2100.

Connaissances

Ecologie quantitative

Modélisation

Intérêt environnemental

Formation

Master 2 en écologie quantitative, statistiques ou sciences des données

Outils

Python

R

JAX/Equinox

Description du poste

INRAE propose un stage de six mois au sein de l’UMR RECOVER, à Aix-Marseille Université, dans le cadre du projet PhytoTraitNet. Le/la stagiaire analysera des données de phytoplancton lacustre et contribuera à la modélisation hybride combinant dynamiques de communautés et réseaux de neurones pour prédire les effets du réchauffement climatique.

Vous utiliserez R et Python, et pourrez envisager une poursuite en thèse selon financement.