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Doctorant F/H Modélisation statistique et apprentissage automatique pour le suivi de la biodiversité végétale
Inria —Montpellier (34)
- 2 300 € par mois
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- Prise en charge du transport quotidien
il y a 11 jours
Data Engineer DBT F/H
CGI —Montpellier (34)
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Responsable de plateforme de données sur l’antibiorésistance : maintenance, exploitation et analyse de données
Inria —Montpellier (34)
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22 h
alternance 12 mois – analyse de données
Sanofi —Montpellier (34)
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IES Synergy —Saint-Aunès (34)
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Alternant(e) Data & Digitalisation (H/F)
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Technicienne – Technicien API
Libriciel Scop —Castelnau-le-Lez (34)
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Un(e) Ingénieur(e) Système & Stockage Senior – Spécialiste iRODS & S3 (IT) / Freelance
Les Filles et les Garçons de la Tech —Montpellier (34)
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DATA ENGINEER (F./H.) - RECHERCHE SPÉCIFICITÉ : Projet eDOL [94506]
CHU DE MONTPELLIER —Montpellier (34)
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Stage Cloud Developer - Kubernetes / DevOps | Space
Etinars —Montpellier (34)
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Platform Engineer Elastic Search / Montpellier - F/H
AVANISTA —Montpellier (34)
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Sanofi —Montpellier (34)
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Alternance - Ingénieur développement logiciels - F/H
Schneider Electric —Lattes (34)
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Ingénieure/Ingénieur SCADA et Communication Industrielle ENR - (F/H)
ENGIE —Montpellier (34)
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il y a 5 jours
Testeur Automaticien - H/F
Scalian —Montpellier (34)
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Testeur Automatisé Playwright (F/H)
Sii —Montpellier (34)
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Apprenti Ingénieur IA H/F
Groupama Supports et Services —Castelnau-le-Lez (34)
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Alternant(e) Ingénieur(e) ingénierie (H/F)
GE Vernova —Montpellier (34)
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expert(e) technique senior (f/h) _ montpellier (34)
Randstad Digital France —Montpellier (34)
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il y a 3 jours

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Doctorant F/H Modélisation statistique et apprentissage automatique pour le suivi de la biodiversité végétale

Inria -
Montpellier (34)

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Détails de l'emploi

CDD
2 300 € par mois
Il y a 11 jours

Avantages

Prise en charge du transport quotidien
RTT
Programme de formation

Qualifications

Informatique
Modélisation de données
Analyse de données
Biodiversité
Master
Deep learning
Python

Description complète du poste

Type de contrat : CDD

Niveau de diplôme exigé : Bac + 5 ou équivalent

Fonction : Doctorant

A propos du centre ou de la direction fonctionnelle

L’Inria est l’Institut national de recherche en sciences du numérique, dont le centre Inria d’Université Côte d’Azur fait partie. Avec une forte expertise en informatique et mathématiques appliquées, les projets de recherche du centre Inria d’Université Côte d’Azur touchent toutes les dimensions des sciences et technologies du numérique, et génèrent de l’innovation. Implanté principalement à Sophia Antipolis, mais également à Nice ou Montpellier, il regroupe 47 équipes de recherche et neuf services d’appui. Il est présent dans les domaines de l’intelligence artificielle, la science des données, la sécurité des systèmes informatiques, la robotique, l’ingénierie de réseaux, la prévention des risques naturels, la transition écologique, la biologie numérique, les neurosciences computationnelles, les données de santé… Le Centre Inria d’Université Côte d’Azur est un acteur majeur en termes d'excellence scientifique par les résultats obtenus et les collaborations tant au niveau européen qu'international.

Contexte et atouts du poste

Le projet européen BEAGLE (“Biodiversity methods for advanced monitoring at large scales”) vise à transformer le suivi de la biodiversité à grande échelle grâce à l’intégration de données issues de capteurs, de plateformes participatives, de télédétection et d’ADN environnemental.

Dans ce cadre, Inria et Pl@ntNet recrutent un·e doctorant·e pour développer de nouvelles méthodes de modélisation statistique et d’apprentissage automatique appliquées au suivi de la biodiversité végétale et des habitats.

La thèse sera réalisée au sein d’Inria à Montpellier, en interaction étroite avec Pl@ntNet, plateforme de référence pour l’analyse automatisée de données de biodiversité végétale et la science participative. Le ou la doctorant·e évoluera dans un environnement interdisciplinaire associant sciences des données, écologie, télédétection et bioinformatique, dans le cadre d’un consortium européen rassemblant des acteurs majeurs du monitoring de la biodiversité.

Les travaux s’appuieront sur des jeux de données massifs combinant observations participatives, données environnementales, imagerie et données géospatiales.

Mission confiée

L’objectif de la thèse est de développer des méthodes robustes de modélisation statistique et d’apprentissage profond pour l’analyse de données de biodiversité à grande échelle.

Les travaux porteront notamment sur :

la modélisation de la distribution des espèces végétales et des habitats ;
l’intégration de données multimodales et multi-sources ;
la prise en compte des biais liés aux données opportunistes et participatives ;
l’estimation et la propagation des incertitudes dans les chaînes de traitement ;
la production d’indicateurs spatiaux et temporels de biodiversité adaptés aux besoins des politiques publiques environnementales.

Une attention particulière sera portée à l’évaluation de la qualité et de la confiance des prédictions, enjeu central du projet.

Principales activités

Développer des méthodes d’apprentissage profond et d’apprentissage statistique pour l’analyse de données écologiques multimodales ;
Concevoir des modèles probabilistes et spatio-temporels appliqués au suivi de la biodiversité ;
Intégrer des données hétérogènes à grande échelle (observations participatives, données environnementales, imagerie, télédétection, etc.) ;
Développer des approches de calibration, d’estimation de confiance et de quantification d’incertitude ;
Évaluer les performances des modèles et analyser leur robustesse ;
Valoriser les travaux sous forme de publications scientifiques et de contributions open source ;
Participer aux échanges scientifiques avec les partenaires du consortium européen.

Compétences

Solides bases en apprentissage automatique, statistiques et science des données ;
Bon niveau en programmation scientifique, notamment en Python ;
Connaissances en écologie, biodiversité ou modélisation écologique appréciées ;
Connaissances en apprentissage profond et analyse de données multimodales ;
Connaissances en modélisation probabiliste, géomatique ou traitement de données spatiales appréciées ;
Sensibilité aux problématiques de qualité des données, biais d’échantillonnage et estimation d’incertitude ;

Avantages

Restauration subventionnée
Transports publics remboursés partiellement
Congés: 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d'autorisations d'absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement)
Possibilité de télétravail (après 6 mois d'ancienneté) et aménagement du temps de travail
Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.)
Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des œuvres sociales d'Inria)
Accès à la formation professionnelle
Sécurité sociale

Rémunération

Rémunération brute mensuelle : 2300€

Informations générales

Thème/Domaine : Sciences de la planète, de l'environnement et de l'énergie
Statistiques (Big data) (BAP E)
Ville : Montpellier
Centre Inria : Centre Inria d'Université Côte d'Azur
Date de prise de fonction souhaitée : 2026-11-01
Durée de contrat : 3 ans
Date limite pour postuler : 2026-06-30

Attention: Les candidatures doivent être déposées en ligne sur le site Inria. Le traitement des candidatures adressées par d'autres canaux n'est pas garanti.

Consignes pour postuler

Sécurité défense :
Ce poste est susceptible d’être affecté dans une zone à régime restrictif (ZRR), telle que définie dans le décret n°2011-1425 relatif à la protection du potentiel scientifique et technique de la nation (PPST). L’autorisation d’accès à une zone est délivrée par le chef d’établissement, après avis ministériel favorable, tel que défini dans l’arrêté du 03 juillet 2012, relatif à la PPST. Un avis ministériel défavorable pour un poste affecté dans une ZRR aurait pour conséquence l’annulation du recrutement.

Politique de recrutement :
Dans le cadre de sa politique diversité, tous les postes Inria sont accessibles aux personnes en situation de handicap.

Contacts

Équipe Inria : IROKO
Directeur de thèse :
Joly Alexis / [email protected]

L'essentiel pour réussir

Intérêt fort pour les sciences des données et les problématiques environnementales ;
Goût pour la recherche interdisciplinaire à l’interface entre apprentissage automatique, statistique et écologie ;
Capacité à travailler sur des données complexes, hétérogènes et massives ;
Intérêt pour les enjeux liés au suivi de la biodiversité et à la compréhension des dynamiques écologiques ;
Capacité à dialoguer avec des chercheurs issus de disciplines variées (écologie, informatique, télédétection, bioinformatique) ;
Autonomie, curiosité scientifique et esprit d’initiative ;
Bonnes capacités rédactionnelles et de communication scientifique.

A propos d'Inria

Inria est l’institut national de recherche dédié aux sciences et technologies du numérique. Il emploie 2600 personnes. Ses 215 équipes-projets agiles, en général communes avec des partenaires académiques, impliquent plus de 3900 scientifiques pour relever les défis du numérique, souvent à l’interface d’autres disciplines. L’institut fait appel à de nombreux talents dans plus d’une quarantaine de métiers différents. 900 personnels d’appui à la recherche et à l’innovation contribuent à faire émerger et grandir des projets scientifiques ou entrepreneuriaux qui impactent le monde. Inria travaille avec de nombreuses entreprises et a accompagné la création de plus de 200 start-up. L'institut s'eﬀorce ainsi de répondre aux enjeux de la transformation numérique de la science, de la société et de l'économie.

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