ULCO
Laboratoire d’Océanologie et Géosciences (UMR 8187 LOG) – Institut de la Mer et du Littoral MREN ULCO – 32, avenue Foch – 62930 Wimereux
BIATSS
Contractuel - CDD
Catégorie A
Ingénieur d’études
Sciences du vivant, de la terre et de l’environnement
Ingénieur.e biologiste en traitement de données
Bac + 5 ou équivalent en écologie avec expérience dans le traitement de données et l’apprentissage automatisé
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1er septembre 2024 avec possibilité de renouvellement
Temps complet
17/08/2024
Contrat à durée déterminée de 6 mois avec possibilité de renouvellement
2075
Rejoignez l’ULCO, l’Université à dimension humaine
Depuis 1991, l’Université du Littoral Côte d’Opale est un acteur majeur de l’enseignement supérieur et de la recherche dans les Hauts-de-France. Pluridisciplinaire et multipolaire, l’ULCO se caractérise par sa dimension humaine. Avec ses méthodes d’enseignement innovantes, une forte proximité avec les équipes, l’ULCO offre un cadre propice à l’acquisition des connaissances et au dialogue, pour un plein épanouissement de chacun.
En bref :
10 000 étudiants
4 campus (Boulogne-sur-Mer, Calais, Dunkerque et Saint-Omer)
1 000 personnels dont 500 enseignants
+ de 100 diplômes accrédités
3 pôles disciplinaires de recherche en prise avec les grands enjeux de notre époque et les problématiques des territoires
| Affectation : |
| Administrative : ULCO Dunkerque
Géographique : Laboratoire d’Océanologie et Géosciences (UMR 8187 LOG) – Institut de la Mer et du Littoral MREN ULCO – 32, avenue Foch – 62930 Wimereux
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Fonctions : |
| Branche d‘activités professionnelles (BAP) : BAP A « Sciences du vivant, de la terre et de l’environnement »
Emploi type : Ingénieur d’études A2A41 – Ingénieur.e biologiste en traitement de données
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Contexte :
Le projet CYPHAIA, financé dans le cadre du PIA4 MAIA (Monitoring Artificial Intelligence Applications) impliquant le consortium dA2U (UArtois, UPJV, ULCO, CNRS), propose la mise en place d’outils originaux basés sur l’IA comme solution à des problèmes de recherche fondamentale et appliquée à la gestion environnementale, pour avancer vers une meilleure interopérabilité des mesures automatisées permettant d’avancer dans compréhension de la réponse des communautés de micro-algues au changement global et à la pression anthropique. Il s’agit d’un projet interdisciplinaire l’océanologie et écologie marines, le traitement et classification du signal et la gestion environnementale. L’objectif du projet CYPHAIA est de proposer à la communauté des utilisateurs de la cytométrie en flux automatisée, pour l’observation et la surveillance in vivo du phytoplancton marin, un outil de classification automatisée open source, robuste mais simple, avec la possibilité d’adapter les scripts aux besoins et aux ressources de calcul de l’utilisateur. Le défi sera de s’affranchir non seulement des réglages de l’appareil, limitant le nombre de jeux d’apprentissage à construire, mais aussi du logiciel constructeur, dont les versions s’accompagnent de fichiers exportés différents, ce qui pose problème pour la pérennité des outils.
Activités principales :
Étudier les spécificités du cytomètre en flux de type pulse shape-recording et les données à traiter : nature du signal, format des données recueillies, quantité de données disponibles.
Identifier les besoins en matière de traitement de l’information et d’automatisation
Recueillir les attentes en matière de délais d’exécution du traitement et étudier et intégrer les contraintes (matérielles, conditions d’utilisation, budgétaires, délais de réalisation…).
Mettre en place un procédé de classification automatisée des données cytométriques optimisé (vitesse d’exécution, choix de l’algorithme et de ses paramètres,…), Open Source, et compréhensible pour des non spécialistes de l’IA
Participer à des réseaux professionnels en collaborant avec des spécialistes de la cytométrie en flux automatisée et du traitement du signal.
Assurer une veille technologique et scientifique
Diffuser et valoriser des résultats sous forme de rapports techniques ou d’études
Travail prolongé sur écran, avec risques associés (vision, posture, isolement).
Compétences* |
| Connaissance, savoir :
Protocoles expérimentaux en cyrtométrie en flux automatisée Recueil, analyse et traitement des données. Biologie, écologie marine et océanologie (connaissance générale).
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Savoir-faire : Traiter des données. Interagir avec des biologistes et des informaticiens Garantir la qualité et la pertinence des outils d’analyse et des résultats. Transmettre des connaissances. Maitrise d’au moins un langage de programmation (R, Python, Bash, …). Sélectionner et mettre en œuvre les algorithmes d’apprentissage automatique appropriés. Entrainer, évaluer et améliorer les modèles d’apprentissage automatique.
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| Savoir être :
Sens critique. Faculté d’adaptation et sens de l’organisation. Autonomie et sens de l’initiative. Aptitude à travailler en équipe et à transmettre ses connaissances en s’adaptant à son interlocuteur.
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1ère phase de sélection : sur CV et lettre de motivation.
2ème phase de sélection : entretiens
Merci de bien vouloir nous transmettre impérativement une adresse électronique afin de pouvoir vous convoquer aux épreuves.
Date limite de réception des lettres de motivation et des CV : 17/08/2024
Envoi des dossiers de candidature (CV et lettre de motivation) par mail à :
felipe.artigas@univ-littoral – felipe.artigas@cnrs.fr
à l’attention de : Luis Felipe Artigas