Recherche jobs in France

L’Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement (INRAE) est un établissement public de recherche rassemblant une communauté de travail de 12 000 personnes, avec 272 unités de recherche, de service et expérimentales, implantées dans 18 centres sur toute la France. INRAE se positionne parmi les tout premiers leaders mondiaux en sciences agricoles et alimentaires, en sciences du végétal et de l’animal. Ses recherches visent à construire des solutions pour des agricultures multi‑performantes, une alimentation de qualité et une gestion durable des ressources et des écosystèmes.

Vous serez accueilli.e au sein de l’équipe SEAPAG (‘Structure Evolutive des Agrumes, Polyploïdie et Amélioration Génétique’) à l’UMR AGAP Corse (‘Amélioration Génétique et Adaptation des Plantes méditerranéennes et tropicales’) et en lien étroit avec l’Unité Mixte de Recherche BFP (‘Biologie du Fruit et Pathologie’) et l’équipe PRADAM (‘Adaptation, Diversité et Amélioration des Prunus’) à l’INRAE de Bordeaux. Ces unités collaborent étroitement à travers le projet européen (programme Horizon) CrackSense : ‘High throughput real‑time monitoring and prediction of fruit cracking by utilising and upscaling sensing and digital data technologies’ (https://cracksense.eu/), initié en 2023.

Le projet CrackSense, coordonné par le Volcani Center (Israël), s’intéresse aux agrumes, cerise, grenade et raisin de table. Il a pour ambition de mieux comprendre et prédire le phénomène complexe de l’éclatement des fruits, problème agronomique majeur, à l’échelle du fruit, de l’arbre et de la parcelle. À INRAE, nous travaillons sur cerisier et agrumes, à partir de parcelles situées respectivement dans l’Unité Expérimentale Arboricole (UEA), à Toulenne, à proximité de Bordeaux, et dans la station INRAE de San Giuliano, en Corse. Le projet CrackSense s’appuie sur les technologies de télédétection (proximale et distale), y compris à travers la fusion de données LIDAR et Infra‑Rouge Thermique (IRT), ou encore la production de « proxys » de variables écophysiologiques (stress hydrique, statut nutritionnel, etc.) à partir d’imagerie par drone. En combinant ces données avec des données satellitaires et d’autres variables agro‑environnementales liées à l’état physiologique des arbres, le projet produira des évaluations de risque d’éclatement des fruits à l’échelle de la parcelle et de la région, de façon à optimiser les techniques culturales et à limiter les pertes économiques.

En étroite collaboration avec les chercheurs et techniciens impliqués dans le projet CrackSense, et après une phase de formation, vous serez plus particulièrement en charge de

• Traiter les acquisitions drone (RGB, multispectrale, IRT, LiDAR) avec Agisoft Metashape pour produire : orthomosaïques, nuages de points, modèles d’élévation (DSM/DTM), cartes d’indices (végétation, thermique…).
• Exécuter et adapter les workflows automatisés dans QGIS (scripts Python fournis) pour : la segmentation individuelle des arbres, l’extraction des traits (hauteur, volume, indices, température…), la préparation des couches finales qui contiennent la fusion de toutes ces données.
• Nettoyer, organiser et mettre en forme les données selon les templates fournis par les coordinateurs du projet.
• Analyser les données produites et développer des modèles de prédiction (traits physiologiques, stress hydrique, risque de cracking…) via des méthodes de machine learning.
• Documenter les scripts et les procédures et contribuer à l’amélioration continue des pipelines de traitement.

Vous aurez également l’opportunité de participer aux divers séminaires d’animation scientifique du projet CrackSense, réunissant de nombreux acteurs du monde de la recherche, mais aussi de la filière professionnelle dédiée à la production de fruits en Europe et Israël.

Licence (Bac+3)

• Formation recommandée : ingénieur.e agri / agro avec une spécialisation dans le domaine numérique, data scientist.
• Connaissances souhaitées : phénotypage digital, programmation informatique (python, R), machine learning agronomie numérique, statistiques
• Expérience appréciée : traitement de données en lien avec le remote sensing, photogrammetrie (Agisoft Metashape) et SIG (QGIS), expérimentation et suivi d’essais agronomiques
• Aptitudes recherchées : Qualités relationnelles et capacité de travail avec différents collectifs (chercheurs, agriculteurs, partenaires du développement), capacité d’organisation et rigueur pour la collecte, la traçabilité, la qualité et l’analyse des données, autonomie

• jusqu'à 30 jours de congés + 15 RTT par an (pour un temps plein)
• d'un soutien à la parentalité : CESU garde d'enfants, prestations pour les loisirs ;
• de dispositifs de développement des compétences : formation, conseil en orientation professionnelle ;
• d'un accompagnement social : conseil et écoute, aides et prêts sociaux ;
• de prestations vacances et loisirs : chèque‑vacances, hébergements à tarif préférentiel ;
• d'activités sportives et culturelles ;
• d'une restauration collective.

J'envoie mon CV et ma lettre de motivation

Les personnes accueillies à INRAE, établissement public de recherche, sont soumises aux dispositions du Code de la fonction publique notamment en ce qui concerne l’obligation de neutralité et le respect du principe de laïcité. A ce titre, dans l’exercice de leurs fonctions, qu’elles soient ou non au contact du public, elles ne doivent pas manifester leurs convictions, par leur comportement ou leur tenue, qu’elles soient religieuses, philosophiques ou politiques.