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Cette offre est disponible dans les langues suivantes : Français, Anglais.

Date Limite Candidature : jeudi 1 janvier 2026 23:59:00 heure de Paris.

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Intitulé de l'offre : Postdoc en IA appliqué à l'écologie et données télédétection (H/F)
Référence : UMR5553-WILTHU0-019
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : GRENOBLE
Date de publication : jeudi 11 décembre 2025
Type de contrat : Chercheur en contrat CDD
Durée du contrat : 12 mois
Date d'embauche prévue : 1 février 2026
Quotité de travail : Complet
Rémunération : Entre 2 991 € et 4 166€
Niveau d'études souhaité : Doctorat
Expérience souhaitée : Indifférent
Section(s) CN : 01 - Interactions, particules, noyaux du laboratoire au cosmos

Dans le cadre du projet Européen OBSGESSION, nous recherchons un post-doctorant très motivé pour travailler sur la prise en compte de données hyper-spectrales pour expliquer et prédire les fonctions et les communautés du sol dans les montagnes Européennes. Nous recherchons un candidat qui a une très bonne maîtrise des outils d’intelligence artificielle, modèles de fondation de la terre et une bonne pratique des approches de modélisation en écologie.

Nous recherchons en particulier une personne intéressée par le développement de pipeline d’analyses de données hyper-spectrales et de leur intégration avec les derniers modèles de fondation de la terre. Ces approches permettront de modéliser et tester la pertinence de ces données hyper-spectrales pour comprendre la distribution de la biodiversité du sol et des fonctions par approches de deep-learning ou de méthodes d’apprentissage causales.

Les candidats doivent avoir une solide expérience des grands jeux de données spatiaux et temporels, de la manipulation de grands modèles et des HPC. Le candidat doit également avoir une expérience dans l'utilisation et l'exploitation de données de télédétection à haute résolution spatiale et temporelle. Un intérêt pour la découverte et l'inférence causales est plus que bienvenu.

Le candidat devra interagir avec les autres partenaires des projets (Univ. of Zurich notamment).

• Un doctorat en mathématiques/statistiques/AI appliquées aux questions écologiques.
• Un bon dossier de publications.
• Maîtrise de R et Python.
• Bonne expérience dans l'analyse de données de biodiversité à grande échelle et l'utilisation de modèles statistiques.
• Qualités rédactionnelles et de communication.
• Flexibilité et adaptabilité.
• Rigueur et autonomie.

L'objectif et l'ambition principale du projet européen OBSGESSION sont de surveiller et de prévoir les changements de biodiversité et leurs facteurs directs et indirects dans les écosystèmes terrestres et d'eau douce grâce à l'intégration de données d'observation de la Terre (OT) multi-capteurs, de données et de produits in situ innovants (y compris la science citoyenne), ainsi que de modèles écologiques de nouvelle génération qui tiennent compte de l'incertitude.

Le LECA (https://leca.osug.fr) fait partie de l'Université Grenoble Alpes et du CNRS en France. Grenoble est situé à proximité de quelques-unes des plus belles montagnes des Alpes et dispose d'excellentes liaisons avec Lyon et Genève. Le LECA accueille une communauté importante et dynamique d'excellents scientifiques avec lesquels il est possible d'interagir, plusieurs chercheurs très cités, une grande variété d'études de cas expérimentales et observationnelles (principalement dans les Alpes, comme ORCHAMP), et plusieurs outils de modélisation déjà développés (biomod2, FATE-HD, VirtualCom, EcoLottery). La langue de travail est l'anglais et le français. Le candidat sélectionné rejoindra l'équipe BIOM “Décrire, comprendre et prévoir la distribution spatio-temporelle et la dynamique de la biodiversité et des écosystèmes (BIOdiversity Monitoring), dont les objectifs de recherche sont d'étudier comment les changements globaux influencent la biodiversité, le fonctionnement des écosystèmes et les contributions de la nature aux sociétés. L'équipe fournit un excellent environnement intellectuel et l'infrastructure requise pour le projet de recherche, avec plusieurs postdocs et doctorants travaillant sur des thématiques complémentaires.