Ingénieur·e d'études en IA et télédétection satellitaire

Cette offre est ouverte aux personnes disposant d’un titre leur reconnaissant la qualité de travailleur handicapé ou travailleuse handicapée.

L'unité

Laboratoire d'océanologie et de géosciences

Durée du contrat

12 mois

Votre Profil

Le poste s’adresse à une personne titulaire d’un diplôme de niveau Bac+5 en intelligence artificielle, sciences des données, mathématiques appliquées, souhaitant travailler à l’interface entre développement méthodologique et recherche en sciences de l’océan.

Compétences

Compétences attendues:

• Solides compétences en apprentissage automatique et/ou apprentissage profond, avec une expérience pratique du développement, de l’entraînement et de l’évaluation de modèles.
• Capacité à formuler des hypothèses, concevoir des expériences numériques et analyser de manière critique les résultats obtenus.
• Maîtrise de Python et des environnements scientifiques associés

Connaissances appréciées:

• Expérience des modèles génératifs, notamment diffusion models, flow matching ou méthodes apparentées.
• Méthodes de super-résolution, downscaling, quantification des incertitudes ou interprétabilité des modèles.
• Produits d’Observation de la Terre, données satellitaires et simulations numériques de l’océan.

Savoir-être:

• Autonomie scientifique et technique, rigueur, curiosité et capacité à questionner les résultats obtenus.
• Goût pour le travail interdisciplinaire et les échanges entre intelligence artificielle, télédétection et océanographie.
• Capacité à documenter les méthodes, à présenter les résultats aux partenaires et à contribuer à une rédaction scientifique.

Votre Environnement de Travail

La personne recrutée travaillera au sein du projet SUMO, porté par le LOG en partenariat étroit avec le LOCEAN et le CNES. Le poste sera acceuilli au sein du LOCEAN, Paris, France Le poste s’inscrit dans une dynamique interdisciplinaire associant intelligence artificielle, salinité satellitaire, océanographie physique, couleur de l’océan, précipitations et cycle du carbone côtier. Le poste ne se limite pas à la mise en œuvre d’une chaîne de traitement existante : l’ingénieur·e de recherche participera directement à la définition des expériences, au développement méthodologique, à l’analyse critique et à l’interprétation scientifique des résultats. Les travaux réalisés contribueront aux livrables CNES et ont vocation à alimenter une ou plusieurs publications scientifiques internationales.

Contraintes et risques

• Poste à temps complet, sans astreinte particulière.
• Déplacements ponctuels à prévoir entre Paris et Wimereux.
• Travail sur serveurs de calcul et grands volumes de données environnementales.

Congés et RTT annuels

44 jours

Pratique et Indemnisation du TT

Pratique et indemnisation du TT

Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu’à 300€

À propos du CNRS

Le CNRS est un acteur majeur de la recherche fondamentale à une échelle mondiale. Le CNRS est le seul organisme français actif dans tous les domaines scientifiques. Sa position unique de multi-spécialiste lui permet d’associer les différentes disciplines pour affronter les défis les plus importants du monde contemporain, en lien avec les acteurs du changement.

Les Missions

La salinité de surface de la mer (SSS) est une variable essentielle pour l’étude de la circulation océanique, du cycle hydrologique et des échanges entre l’océan et l’atmosphère. Les missions satellitaires telles que SMOS permettent aujourd’hui d’observer la SSS à l’échelle globale, mais leur résolution spatiale reste insuffisante pour caractériser certaines structures dynamiques de fine échelle, notamment les fronts, les panaches fluviaux et la variabilité méso- et subméso-échelle.

Dans le cadre du projet SUMO, Salinity Understanding through integrated Model and Observations, financé par le CNES, de premiers travaux ont montré le potentiel de modèles génératifs de diffusion pour reconstruire des structures fines de SSS à partir d’observations à résolution plus grossière, en les conditionnant par des variables océaniques disponibles à plus haute résolution, notamment la température de surface de la mer (SST) et l’altimétrie (Forestier et al., 2026). Le projet vise désormais à aller au-de