PlanktoSpace - Postdoctorant·e en télédétection marine et data science appliquées à la biodiversité planctonique

À propos de nous

Rejoignez l’ULCO, l’Université à dimension humaine

Depuis 1991, l’Université du Littoral Côte d’Opale est un acteur majeur de l’enseignement supérieur et de la recherche dans les Hauts-de-France. Pluridisciplinaire et multipolaire, l’ULCO se caractérise par sa dimension humaine. Avec ses méthodes d’enseignement innovantes, une forte proximité avec les équipes, l’ULCO offre un cadre propice à l’acquisition des connaissances et au dialogue, pour un plein épanouissement de chacun.

Mission

Missions principales

L'agent participera à la construction et à l’exploitation de jeux de matchups reliant données in situ et observations satellitaires, au développement d’algorithmes adaptés à différents capteurs, à l’évaluation de leurs performances et à la quantification des incertitudes associées. Il contribuera également à la génération de produits satellitaires expérimentaux décrivant des proxys de biodiversité planctonique, ainsi qu’à leur analyse scientifique à différentes échelles spatiales, avec une attention particulière portée à la comparaison entre approches multispectrales et hyperspectrales. Le poste comprendra enfin une participation active à la valorisation scientifique du projet à travers la rédaction d’articles, de rapports et de présentations, en interaction étroite avec les partenaires.

PlanktoSpace

Les approches génomiques appliquées au plancton ont profondément amélioré notre capacité à décrire la biodiversité marine, mais les jeux de données in situ existants restent encore trop hétérogènes et trop limités pour être reliés de manière robuste aux observations satellitaires. PlanktoSpace vise à construire un ensemble cohérent de données appariant mesures in situ de biodiversité planctonique et observations satellitaires de la couleur de l’océan, afin de développer de nouveaux algorithmes capables d’estimer des proxys de biodiversité et de structure des communautés planctoniques à partir des signatures spectrales. Le projet s’appuie sur les données hyperspectrales de PACE ainsi que sur des observations multispectrales de Sentinel-2, Sentinel-3 et OC-CCI. PlanktoSpace repose sur un consortium pluridisciplinaire réunissant plusieurs partenaires complémentaires. Plymouth Marine Laboratory apporte une forte expertise en observation de la Terre. Sorbonne Université / Station Biologique de Roscoff contribue par ses compétences en biodiversité planctonique, écologie, omiques et bioinformatique. Seatizens for Plankton Planet (S4P2) porte la dimension de science participative en mer et coordonne la collecte de données depuis des navires d’opportunité. L’ULCO, via le LOG, apporte son expertise en télédétection marine, apprentissage statistique et intelligence artificielle appliqués aux écosystèmes océaniques.

Profil

Conditions Particulières D’exercice

Le poste sera basé au LOG à Wimereux, au sein d’un laboratoire interdisciplinaire en sciences marines et géosciences, disposant d’une expertise en télédétection océanique et en apprentissage automatique appliqué aux milieux marins. Le ou la postdoctorant·e évoluera dans un environnement collaboratif, en lien étroit avec un consortium international combinant compétences en observation de la Terre et en biodiversité planctonique.

Possibles déplacements (réunions projet, conférences, ateliers) ; Travail principalement en environnement informatique (HPC/serveurs, traitement de données spatiales).

Connaissance, Savoir

Le poste s’adresse à un·e candidat·e titulaire d’un doctorat en océanographie, télédétection, sciences marines, biostatistiques, data science, traitement du signal, apprentissage automatique, ou dans une discipline proche. Une expérience en analyse de données environnementales, en programmation scientifique, ainsi qu’en méthodes statistiques ou de machine learning est attendue. Un fort intérêt pour la couleur de l’océan, la biodiversité marine et la recherche interdisciplinaire sera particulièrement apprécié.

Savoir-faire

Traitement de données massives géospatiales, reprojection, masques, QC.

Programmation scientifique : Python et/ou Matlab

Méthodes de classification, extraction de métriques phénologiques, analyse de tendances.

Rédaction scientifique en anglais, reproductibilité (git, notebooks, documentation).

Savoir Être

Autonomie, rigueur, sens de l’organisation. ; Goût pour le travail interdisciplinaire et en consortium ; Communication (équipe, présentations), esprit collaboratif.

L’agent contribue à la mise en œuvre de la politique de développement durable et de responsabilité sociétale et environnementale (DD&RSE) de l’établissement, en intégrant dans ses activités les dimensions environnementales (réduction de l’empreinte carbone, sobriété énergétique et de ressources), sociales (égalité, inclusion, qualité de vie au travail) et éthiques (transparence, déontologie).

Référence de l'offre : 23p6igma3i