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Laboratoire/Entreprise : CNRS / Laboratoire Ecologie Alpine
Durée : 18 mois
Contact : wilfried.thuiller@univ-grenoble-alpes.fr
Date limite de publication : 2024-05-01

Contexte :
Le changement climatique et la préservation de la biodiversité sont des enjeux clés à très fort impact sociétal.

Sujet :
Le projet vise à développer de nouveaux modèles de biodiversité en se basant sur l’apprentissage profond, notamment les modèles de réseaux de neurones convolutifs (modèles de fondation). Les données de télédétection seront mobilisées dans ce but. Le.a chercheur.se/ingénieur.e testera et comparera différentes architectures pour modéliser différents groupes d’animaux et de plantes, en collaboration avec les autres spécialistes en IA déjà présent.es au laboratoire.

Profil du candidat :
Excellente connaissance des approches de machine learning et deep-learning.

Intérêt pour les questions de biodiversité, et connaissance (optionnellle) de l’écologie et de la modélisation des espèces.

Motivation pour un projet d’équipe multidisciplinaire alliant écologie et mathématiques.

Formation et compétences requises :
Ingénieur.e et/ou docteur.e en IA, machine learning, modélisation, ou écologie.

Expertise en intelligence artificielle
Expertise en Python
Bonne connaissance d’Unix et des environnements clusters et grilles de calculs
Maitrise l’Anglais (écrit et parlé)

Adresse d’emploi :
Le Laboratoire d’Écologie Alpine (LECA), est une unité mixte de recherche de l’Université Grenoble Alpes, CNRS, USMB, située sur le campus grenoblois à Saint-Martin d’Hères et sur le campus chambérien au Bourget du Lac.