Chercheur post-doctoral en apprentissage automatique pour réduire les erreurs des modèles océaniques
il y a 3 semaines
Informations
Intitulé de l'offre : Chercheur post-doctoral en apprentissage automatique et correction des erreurs des modèles océaniques (H/F)
Le candidat sélectionné contribuera au projet européen AI4PEX et travaillera sur la correction des erreurs des modèles numériques utilisés pour décrire la circulation océanique.
Missions
La mission principale est de développer des méthodes permettant de corriger les erreurs systématiques des modèles de circulation océanique au moyen d'apprentissage automatique.
Activités
Le candidat sélectionné contribuera au développement de méthodes permettant de corriger le modèle de circulation océanique NEMO et travaillera en collaboration avec les équipes européennes du consortium AI4PEX et les équipes de développement du code NEMO.
Compétences
Le candidat sélectionné doit être titulaire d'un doctorat en géosciences, en apprentissage automatique appliqué, en assimilation de données, ou en mathématiques appliquées et posséder des expériences de recherche dans les techniques d'apprentissage automatique appliquées aux systèmes dynamiques et aux modèles géoscientifiques.
Contexte de travail
Le candidat sélectionné rejoindra le groupe MEOM de l'Institut des Géosciences de l'Environnement (IGE) et travaillera sous la supervision conjointe de Julien Le Sommer (IGE) et Ronan Fablet (IMT Atlantique).
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