Postdoc: Field Data Scientist for Crowd Dynamics Dataset

Inria; Rennes; Sur place; EUR 26 000 - 36 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Transport partiel remboursé

Congés annuels: 7 semaines + RTT

Télétravail après 6 mois

Équipements professionnels fournis

Événements culturels et sportifs

Formation professionnelle

Résumé du poste

Inria Rennes recrute un post-doctorant pour piloter la collecte de données sur le terrain et la construction d’un grand jeu de données de dynamique de foule. Vous coordonnerez les campagnes multisites, validerez les trajectoires extraites et développerez des métriques d'analyse pour comparer des dynamiques urbaines réelles.

Le candidat idéal maîtrise le traitement vidéo et Python, connaît les cadres éthiques et le publication des données ouvertes, et travaillera en étroite collaboration avec les

Qualifications

• PhD required or equivalent in a relevant field.
• Experience with real-world data collection and processing pipelines is essential.
• Strong background in crowd dynamics or related areas is desirable.

Responsabilités

• Concevoir et exécuter des campagnes d'acquisition sur plusieurs sites en France.
• Valider et structurer l'ensemble de trajectoires extrait.
• Développer des métriques pour caractériser la diversité des dynamiques de foule.
• Coordonner les campagnes sur le terrain et assurer la dissémination ouverte des données.
• Collaborer avec le doctorant et le post-doctorant pour aligner pipeline et modélisation.

Connaissances

Video data processing

Python

Field data acquisition

Trajectory analysis

GDPR knowledge

Open data publication

Formation

PhD in CS/Math/related field

Outils

Video tracking pipeline

Video capture equipment

Description du poste

Inria Rennes recrute un post-doctorant pour piloter la collecte de données sur le terrain et la construction d’un grand jeu de données de dynamique de foule. Vous coordonnerez les campagnes multisites, validerez les trajectoires extraites et développerez des métriques d'analyse pour comparer des dynamiques urbaines réelles.

Le candidat idéal maîtrise le traitement vidéo et Python, connaît les cadres éthiques et le publication des données ouvertes, et travaillera en étroite collaboration avec les