Emplois actuels liés à Doctorat Sur L'intérêt Des Séries Temporelles de - Nancy - IGN

  • Post-doctorat en Chimie Antivirale Supramoléculaire

    il y a 1 semaine

    Nancy, France Laboratoire Lorrain de Chimie Moléculaire Temps plein

    **Post-doctorat en chimie antivirale supramoléculaire - 13 mois**: - Réf **ABG-132778** - Stage master 2 / Ingénieur - Durée 13 mois - Salaire net mensuel à définir en fonction de l’expérience selon r - 04/07/2025 - Laboratoire Lorrain de Chimie Moléculaire - Lieu de travail- Nancy Grand Est France - Champs scientifiques- Chimie - Biologie - Mots...

  • Post-doctorant.e en géologie F/H

    il y a 2 semaines

    Vandœuvre-lès-Nancy, France Universite de Lorraine Temps plein

    À propos de nous Vous serez affecté.e au laboratoire GeoRessources de l’Université de Lorraine. Le laboratoire GeoRessources est un laboratoire académique de l’Université de Lorraine et du CNRS. Ces thématiques de recherche sont centrées sur l’étude et la compréhension des ressources naturelles du sou-sol. Mission 1 : établir un inventaire...

  • Chercheur en sciences humaines et sociales

    il y a 2 semaines

    Vandœuvre-lès-Nancy, France INRS France Temps plein

    Chercheur en sciences humaines et socialesChercheur en sciences humaines et socialesL’INRS, référent national en santé et sécurité au travail (580 collaborateurs), met à profit ses ressources pluridisciplinaires pour déployer la prévention des risques professionnels dans les entreprises.Le laboratoire de Recherche en Ergonomie centrée sur les...

  • Post-doctorant.e en géologie F/H

    il y a 2 semaines

    Vandœuvre-lès-Nancy, Grand Est, France Université de Lorraine Temps plein

    À propos de nousVous serez affecté.e au laboratoire GeoRessources de l'Université de Lorraine. Le laboratoire GeoRessources est un laboratoire académique de l'Université de Lorraine et du CNRS. Ces thématiques de recherche sont centrées sur l'étude et la compréhension des ressources naturelles du sou-sol.MissionMission 1 : établir un inventaire des...

  • Ingénieur IA – Projets de Recherche et Déploiement

    il y a 2 semaines

    Nancy, France UNIVERSITE DE LORRAINE Temps plein

    Une grande université française recherche un Ingénieur en Intelligence Artificielle pour le cluster ENACT, visant à développer des solutions IA pour des applications industrielles et académiques. Le candidat idéal doit avoir un Master ou un Doctorat en AI/informatique et une expérience pertinente. Le poste est à temps plein, avec une rémunération...

  • Stage - Détection D'anomalies Dans Les

    il y a 6 jours

    Nancy, France EDF Temps plein

    **Description de l'offre**: Vous intégrerez le SOC (Security Operation Center) EDF, où vous serez amené à travailler sur le SIEM (Security information and event management), étant l’infrastructure de détection des actes malveillants, ainsi que de collecte des logs sur le système d’information. En travaillant sur le SIEM vous vous plongerez au...

  • Psychologue Clinicien H

    il y a 2 semaines

    Nancy, France Armée de l'Air et de l'Espace Temps plein

    Le métier de responsable des ressources humaines consiste à assurer la gestion du personnel militaire, tant sur le plan administratif que relationnel. Vous encadrez les processus de recrutement, d'évaluation, d'évolution professionnelle et de mobilité. Depuis une base aérienne, vous êtes au service des aviateurs pour les accompagner dans leur...

  • Médecin généraliste ou gériatre

    il y a 2 semaines

    Nancy, France LES MAISONS HOSPITALIERES SITE DE NANCY Temps plein

    Offre n° 196CTYSMédecin généraliste ou gériatre (H/F)Actualisé le 25 août 2025Soyez parmi les 1ers à postuler.Titulaire d'un doctorat en Médecine et éventuellement d'une capacité en gériatrie, vous souhaitez rejoindre une équipe de professionnels au service du Bien-Vieillir, où Qualité des soins et des services concordent avec Qualité de Vie...

  • Enseignant (H/F) en Sti (Sciences Et Techniques

    il y a 4 jours

    Nancy, France Lycée Privé Pierre de Coubertin - Nancy Temps plein

    **Dans le cadre d'un remplacement pour arrêt maladie, vous serez chargé(e) de l'enseignement en STI des classes de 1ère et Terminale STI2D.** Service d'enseignement à temps plein (20h/semaine), à pourvoir à la rentrée de septembre 2024. **Contrat reconductible en cas de prolongation.** La série STI2D s'inscrit dans la logique pluridisciplinaire...

  • Post-doctorant Géologie des Ressources – Grèce

    il y a 2 semaines

    Vandœuvre-lès-Nancy, France Universite de Lorraine Temps plein

    Un établissement académique français recherche un(e) chercheur(e) pour participer à des missions géologiques en Grèce et réaliser des analyses en laboratoire. Le candidat doit avoir obtenu un doctorat récemment et maîtriser des outils spectroscopiques et analytiques. Les missions incluent l'inventaire de cibles géologiques et l'encadrement...

Doctorat Sur L'intérêt Des Séries Temporelles de

il y a 2 semaines

Nancy, France IGN Temps plein

L’ENSG-Géomatique est une grande école, au carrefour des sciences de l’observation et de la mesure et du numérique. Elle forme des étudiants du post-bac jusqu’au doctorat sur l’ensemble du champ et des disciplines de l’information géographique et forestière et de la géomatique. Elle mène pour le compte de l’IGN et de l’ensemble de la sphère de l’information géographique et forestière, des activités de recherche pérennes, évaluées et reconnues à l’international. Ces activités sont structurées en unités de recherche ancrées dans des logiques de sites au sein de pôles d’excellence scientifique et technique académique.

Le Laboratoire d’inventaire forestier (LIF) situé à Nancy se dédie à la recherche sur les méthodes d’inventaire forestier, en collaboration avec AgroParisTech et l’INRAE, dans un objectif d’estimation de la ressource et de la dynamique forestière en France et d’évaluation de l’impact du changement climatique et des politiques publiques sur le développement forestier.

L’objectif principal de la thèse sera de contribuer au développement d’inventaires forestiers multisources en France avec un focus sur l’intérêt des séries chronologiques de modèles 3D de canopées forestières pour l’estimation des attributs forestiers standards, et des attributs de flux et de production.
- Développer une approche pour gérer la dimension temporelle. Cela pourrait consister à 1) comparer des prédictions individuelles pour évaluer les changements ; 2) construire des séries temporelles basées sur la série temporelle complète, au détriment de la quantité de placettes de terrain disponibles pour construire les séries ; 3) en s’appuyant sur des plans d’échantillonnage à plusieurs phases (Mandalaz et al. 2013), en considérant des échantillons annuels pour la variable d’état et la série temporelle pour estimer les flux ; 4) identique à la précédente mais en considérant des paires de dates pour augmenter la taille de l’échantillon ayant une dimension temporelle au prix de séries temporelles plus courtes.
- Comparer diverses sources de modèles 3D et les propriétés des séries chronologiques. Les sources suivantes de séries chronologiques de modèles 3D seront considérées : 1) modèles 3D à partir d’appariement dense d’images aériennes (ou ALS) à une résolution spatiale de 0,5 à 1 m, une fréquence temporelle de 3 à 4 ans et une durée totale de 6 à 9 ans ; 2) des modèles 3D issus de la combinaison de données GEDI et d’images optiques/radar, avec une résolution spatiale de 10 m, une disponibilité annuelle et une durée allant jusqu’à 10 ans (Schwartz et al 2023) ; 3) modèles 3D à partir de la combinaison de données lidar aéroportées et d’images haute résolution, avec une résolution spatiale de 1,5 m, une disponibilité annuelle et une durée allant jusqu’à 15 ans (Fogel et al 2024). La comparaison sera fondée sur une estimation de petits domaines assistée par modèle à divers niveaux administratifs et écologiques. Le cas échéant, l’estimation sur petits domaines de modèles spécifiques (c.à-d. les perturbations) pourrait être testée.
- Evaluer des modèles sous-jacents à des fins de cartographie. Il étendra le travail effectué avec l’enveloppe convexe pour la cartographie, l’extrapolation et la gestion des biais vers une approche plus générique basée sur des forêts aléatoires.
- des données auxiliaires supplémentaires fournissant des informations sur les conditions de croissance locales, composées principalement de variables pédoclimatiques. Il peut également s’agir de compléter l’échantillon en intégrant des informations de terrain provenant de sources supplémentaires.
- Master 2 ou ingénieur en sciences forestières, informatique, mathématiques appliquées, sciences des données, photogrammétrie ou télédétection
- Compétences avancées en Python et/ou R
- Compétences avancées en anglaise écrit et parlé (TOEIC)
- Expérience apprentissage machine, voire en apprentissage profond
- Expérience en statistiques de sondage (optionnel)

Déplacements occasionnels à prévoir, télétravail partiel possible