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Une institution académique recherche un étudiant en BAC+2/BAC pour une thèse sur les réglages de semoirs monograines. Le candidat devra étudier la variabilité des sols et développer un modèle de prise de décision basé sur des capteurs. Les compétences en expérimentation, rigueur et travail en équipe sont essentielles, ainsi que des connaissances en traitement de données. Le permis B est requis pour d'éventuels déplacements liés aux essais.
Description
Dans le cadre d’une thèse CIFRE entre UniLaSalle et KUHN, nous étudions les réglages du semoir monograine en fonction de la variabilité des propriétés physiques du sol au moment du semis.
Ce travail vise à développer un modèle de prise de décision pour le réglage instantané du semoir, basé sur les données embarquées du sol. Cela permettra d’améliorer le semis des cultures de printemps grâce aux données collectées par les capteurs de sol et aux relations mathématiques entre les propriétés du sol et les besoins des semences et des plantes pour une germination et une implantation optimale des cultures.
En , trois parcelles situées dans la région de Beauvais seront mobilisées pour les expérimentations de la thèse. Ces essais s’inscrivent dans la continuité des travaux menés sur la ferme expérimentale de Beauvais en , et visent à tester différentes combinaisons de réglages d’un semoir monograine modifié, équipé de capteurs embarqués. Ces capteurs permettent de collecter des données liées aux propriétés du sol en temps réel. L’objectif est de caractériser et d’analyser les effets des réglages de la machine sur l’établissement des plantules, en tenant compte de l’hétérogénéité intra-parcellaire des sols.
Etudiant de niveau BAC+2 ou BAC , type BTS, BUT ou formation équivalente
Etudiant en cursus production végétale / agronomique
Goût pour l’expérimentation agronomique et le travail en extérieur
Permis B nécessaire pour les déplacements éventuels liés aux essais
Force de proposition et sait travailler en équipe,vous faites preuve d’une grande rigueur et d’une bonne capacité de synthèse.
Des connaissances dans le traitement et l’analyse des donnéesseront appréciables (Outils statistiques, Excel, Python etc.)
Dès que possible