[Hiring] Cartographer of Forest Structure and Composition in Southeast Asia @IRD

Role Description

Sous la responsabilité d’un directeur de recherche en écologie forestière et en étroite collaboration avec un chargé de recherche spécialisé dans le développement d’approches par apprentissage profond appliquées à la télédétection, votre mission sera de contribuer à la cartographie de la structure et de la composition des forêts tropicales et à l’analyse de leurs déterminants environnementaux et anthropiques, en intégrant des données de télédétection, des photographies historiques et des inventaires de terrain à l’aide de méthodes avancées d’analyse spatiale et d’apprentissage automatique.

• Produire des cartographies des forêts tropicales, notamment de leur structure, de leur biomasse aérienne et des types forestiers.
• Intégrer et analyser des données multi-sources, incluant des données LiDAR, des images satellitaires à très haute résolution spatiale, des images multispectrales et hyperspectrales, des photographies historiques et des inventaires de terrain.
• Développer et mettre en œuvre des méthodes d’analyse et de modélisation spatiales, en mobilisant des approches avancées de télédétection, d’apprentissage automatique (machine learning) et d’apprentissage profond (deep learning).
• Analyser les déterminants environnementaux et anthropiques de la structure et de la composition des forêts tropicales, notamment les effets du climat et de l’historique de perturbations.
• Contribuer à la valorisation scientifique des résultats, par la rédaction de publications scientifiques, la présentation des travaux lors de réunions et de conférences, et les échanges avec les partenaires du projet.
• Développer, en fonction de votre profil et des intérêts scientifiques, des questions de recherche complémentaires à l’interface de l’écologie forestière, de la télédétection et de la science des données.
• Participer aux échanges scientifiques et méthodologiques avec les spécialistes de la télédétection, de l’apprentissage profond et de l’écologie forestière impliqués dans le projet.

Qualifications

• Compétences quantitatives et programmation : maîtrise de Python et/ou R, avec une expérience en analyse spatiale et traitement de données.
• Statistiques et géomatique : bonnes connaissances en statistiques et/ou en géomatique.
• Communication scientifique : bonne maîtrise de l’anglais écrit et oral Niveau B2 - C1.
• Analyse critique et pratiques numériques responsables : capacité à utiliser les outils d’intelligence artificielle de manière critique et responsable.

Requirements

• Capacité à travailler de manière autonome, à organiser ses activités et à prendre des initiatives.
• Aptitude au travail collaboratif au sein d’une équipe interdisciplinaire.
• Curiosité scientifique, ouverture à différentes disciplines et volonté d’acquérir de nouvelles compétences.
• Esprit critique, rigueur et capacité à résoudre des problèmes.
• Bonnes capacités de communication et aptitude à interagir avec des partenaires scientifiques de différents horizons.
• Issu d'une formation scientifique et titulaire d’un diplôme de niveau 8 (doctorat) en télédétection, écologie forestière, vision par ordinateur ou domaine connexe, avec une expérience et/ou un intérêt marqué pour les écosystèmes forestiers.
• Candidatures de profils variés en écologie forestière, télédétection, géomatique, vision par ordinateur ou science des données sont encouragées.

Benefits

• 32 jours de congés + 13 RTT (pour un temps plein à 38h30 hebdomadaire).
• Tickets restaurants OU d’une restauration collective (en fonction du site).
• Souscription annuelle (facultative) à l’Association des Œuvres Sociales : prestations vacances-loisirs et sportives-culturelles.
• Affiliation à la protection sociale complémentaire MGEN, offrant une couverture santé et prévoyance de qualité.
• Possibilité de télétravailler de 1 à 3 jours hebdomadaires.

Company Description

Vous serez principalement rattaché aux thèmes DYAFOR (Dynamique et assemblage des forêts tropicales) et TETROFOR (Télédétection des végétations tropicales). Vous travaillerez au sein du projet DEEPFOREST, qui réunit l’EFEO, l’ENPC, le LSCE et AMAP dans une équipe interdisciplinaire. Financé par l’ANR et soutenu par l’IRD, le projet offre un environnement scientifique stimulant à Montpellier, au sein d’une communauté de recherche internationale.

Application Elements

Pour postuler à cette offre, l'envoi du CV et d'une lettre de motivation est obligatoire.