Chargé-e de Recherche en Statistique Des Processus

34060 MONTPELLIER _

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**Présentation d'INRAE**:
INRAE, Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement, est un organisme public de recherche rassemblant une communauté de 12 000 personnes, réparties dans 272 unités de recherche, de service et d'expérimentation implantées sur 18 centres sur toute la France.

Institut de recherche finalisée, il est le premier organisme de recherche mondial spécialisé sur l’ensemble « agriculture-alimentation-environnement ». INRAE a pour ambition d’être un acteur clé des transitions nécessaires pour répondre aux grands enjeux mondiaux.

Face à l’augmentation de la population et au défi de la sécurité alimentaire, au dérèglement climatique, à la raréfaction des ressources et au déclin de la biodiversité, l’institut a un rôle majeur pour construire des solutions et accompagner la nécessaire accélération des transitions agricoles, alimentaires et environnementales.

**Environnement de travail, missions et activités**: Dans l'unité MISTEA basée à Montpellier, nous développons des méthodes originales de Mathématiques, d'Informatique et STatistique appliquées à l'Environnement et l'Agronomie. Notre objectif principal est de contribuer à une meilleure compréhension et d'apporter une aide à la décision sur des enjeux liés à l'agriculture et à la gestion et protection des ressources naturelles. L'unité MISTEA compte une cinquantaine de membres, dont une trentaine environ de membres permanents, répartis en trois groupes de recherche, Probabilités et Statistique, Systèmes dynamiques et Informatique, et une cellule de production logicielle, OpenSILEX.
Vous collaborerez particulièrement avec les membres de l'axe Probabilités et Statistique (environ 15 personnes) et de l'axe Systèmes dynamiques (environ 10 personnes) qui ont développé une expertise en algorithmes et processus stochastiques, en statistique, filtrage et observateurs, optimisation et segmentation. Nous travaillons sur des questions en élevage numérique, bio-procédés et phénotypages sur le traitement de données de capteurs. Traiter ces données nécessite de développper des algorithmes de traitement en ligne, de prédiction de quantités pertinentes de manière indirecte, de prise en compte des modèles physiques connus, d'identification de changements dans des données bruitées ou d'adaptation de méthodes à des données temporelles discrètes ou continues.
Vous développerez des recherches en statistique des processus stochastiques. Votre mission portera sur l'étude et la mise en place des méthodes numériques modernes pour l'inférence et la calibration de modèles dynamiques aléatoires pour des données issues de capteur en élevage et agriculture. Ces modèles dynamiques aléatoires correspondent notamment à des processus de Markov, des processus de diffusion, des processus de Markov cachés ou des modèles déterministes. Vous pourrez être amené-e à estimer des variables latentes, comme des ruptures ou des structures de mélange. L'inférence de ces modèles peut faire appel à des méthodes de statistique bayésienne, non-paramétriques ou de grande dimension. Pour améliorer la compréhension des systèmes agricoles et fournir des outils numériques pour la décision, vous contribuerez à l'implémentation d'algorithmes stochastiques sur ces sujets à l'aide de méthodes d'apprentissage adaptées (calcul intensif, modélisation, simulation ).
Vous bénéficierez du large réseau de collaborations déjà établi à MISTEA et l'élargirez à différents niveaux. Vous participerez à des projets en cours et développerez les vôtres pour mobiliser des connaissances expertes, accroître la qualité et la robustesse des prédictions, et accéder à des quantités non observables.
- **Formations et compétences recherchées**:
**Doctorat ou équivalent**

Vous êtes titulaire d'un doctorat ou équivalent.
Des compétences et une expérience de recherche en statistique des processus stochastiques sont vivement recommandées.
Vous avez démontré votre capacité à maîtriser des méthodes récentes de statistiques des processus : méthodes adaptatives d'estimation de paramètres (fonctionnels ou non) de processus stochastiques, inférence de modèles de Markov cachés ou à variables latentes, algorithmes de détection de ruptures dans des processus diffusifs ou à sauts, approches variationnellesDes connaissances en statistique bayésienne et des algorithmes particulaires associés seraient très appréciées.
Vous avez le goût du travail en équipe et un très bon relationnel. Vous faites preuve d'initiative, d'autonomie et d'un dynamisme certain.
La maîtrise de l'anglais est souhaitée ainsi qu'une expérience internationale de longue durée : les lauréats qui n'en auraient pas encore eue seront incités à réaliser un séjour a? l'étranger co-construit avec l'équipe d'accueil a? l'issue de l'année de stage.
- **Votre qualité de vie à INRAE**:
En rejoignant INRAE, vous bénéficiez:

- de 30 jours de congés + 15 RTT par an (pour un t