Chercheur Postdoctoral en Techniques Statistiques

Il y a 3 mois


Paris e, France CNRS Temps plein

Cette offre est disponible dans les langues suivantes:

- Français
- Anglais

Date Limite Candidature : jeudi 10 octobre 2024 23:59:00 heure de Paris

**Informations générales**:
**Intitulé de l'offre **:Chercheur postdoctoral en techniques statistiques pour prédire la ressource solaire et ses extrêmes (H/F)**
Référence : FR636-EVEMAG-137
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : PARIS 05
Date de publication : jeudi 19 septembre 2024
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 6 mois
Date d'embauche prévue : 1 janvier 2025
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : De 3081,33 à 4739,83 € brut selon expérience
Niveau d'études souhaité : Niveau 8 - (Doctorat)
Expérience souhaitée : Indifférent
Section(s) CN : Interactions, particules, noyaux du laboratoire au cosmos

**Missions**:
Le chercheur utilisera et développera des outils pour estimer les valeurs extrêmes d’indicateurs pertinents pour les énergies renouvelables dans les simulations climatiques CMIP6. Il adaptera des modèles d’IA générative existants pour prédire la ressource solaire à partir des observations satellitaires.

**Activités**:

- Générer des indicateurs d’extrêmes météorologiques (vagues de chaleur, forte nébulosité, sécheresse de vent,) à différentes échelles de temps et d’espace à partir des données brutes CMIP6.
- Utiliser un réseau de neurones pour émuler un produit satellitaire de flux radiatifs à partir des données satellitaires brutes.
- Sélectionner et déployer un outil existant d’IA générative permettant de prédire à courte échéance la ressource solaire à partir d’observations satellitaires.
- Conceptualiser et mettre en œuvre des méthodes de vérification.

**Compétences**:

- Formation:

- Doctorat en sciences de l’atmosphère ou du climat.

Compétences:

- Connaissance de la physique du climat.
- Bonnes connaissances en mathématiques et en statistiques.
- Expérience démontrée dans la modélisation du climat notamment avec des modèles de type CMIP.
- Programmation avancée en python / R et bibliothèques scientifiques associées.
- Connaissance de Linux et de la programmation bash.
- Optionnel : expérience dans les techniques de ML / IA
- Optionnel : expérience avec le package pytorch.

Qualités:

- Excellente communication orale et interpersonnelle.
- Être capable de planifier son travail et de travailler indépendamment vers des objectifs généraux.
- Rigueur scientifique.

**Contexte de travail**:
Votre bureau sera situé dans les locaux de l’Institut Pierre-Simon Laplace (IPSL) sur le campus Pierre-et-Marie-Curie (Jussieu) de Sorbonne Université à Paris. Une dose de télétravail sera possible.



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