Analyste scientifique des données

Au sein du Laboratoire de Météorologie Dynamique de la Faculté des Sciences et Ingénierie de Sorbonne Université:

Localisation: Laboratoire de Météorologie Dynamique, École Polytechnique


Fonction : Apprenti-e Traitement des données d'observations spatiales
Corps : Apprenti-e
Durée : Apprentissage de 1 à 3 ans ; à pourvoir à compter de Septembre 2025
Diplôme préparé : Licence ou Master


Missions et activités principales :
Le Laboratoire de Météorologie Dynamique recherche un(e) apprenti(e) pour ses activités du traitement des données d'observations spatiales dans le cadre de sa collaboration avec l'Agence spatiale européenne (ESA, mission FORUM) et/ou le CNES et EUMETSAT (IASI et IASI-NG). La personne recrutée sera responsable du développement et/ou de la mise à jour des chaînes de traitement de données satellitaires basées sur des réseaux de neurones et de leur évaluation avec d'autres produits que l'on peut trouver dans la communauté internationale (CERES, AIRS, SCARAB).
Le poste proposé a pour objectif premier de travailler sur les missions spatiales du CNES IASI (1er lancement en 2006, 2 instruments toujours en orbite) et IASI-NG (lancement prévu en été 2025), pour la détermination à partir des niveaux L1 (radiance) depuis l'espace du rayonnement sortant de l'atmosphère (appelé Outgoing Longwave Radiation, ou OLR) qui est une des variables dites « essentielles » dans la compréhension du climat et de son évolution future.

Le travail développé servira aussi à la mission FORUM développée par l'ESA (Earth Explorer 7, lancement prévue en 2027/2028) qui volera en synergie avec IASI-NG. Alors que IASI et IASI-NG n'observe qu'une partie du rayonnement (d'où la complexité de déterminer l'OLR), l'instrument FORUM lui est dédié à la caractérisation de cette variable, mais avec une trace au sol beaucoup plus réduite que celle de IASI et IASI-NG. On comprend donc tout l'intérêt de déterminer l'OLR en utilisant ces 3 instruments en synergie.
La base du travail utilisera de l'IA, et pour commencer des réseaux de neurones « conventionnels », domaine qui est utilisée dans l'équipe ABCt depuis près de 30 ans. Cependant, aux vues de la complexité du problème, d'autres techniques pourront être envisagées (CNN, .).

Dans l'équipe ABCt, l'apprenti(e)s sera suivi par 2 personnes qui encadrent en moyenne 1 à 2 CDD par an depuis plus de 20 ans. Il pourra travailler en plus en collaboration avec plusieurs spécialistes dans le domaine des réseaux de neurones et de l'IA.


*Activités* :
- Développement d'algorithmes, de chaînes de traitement et de chaînes de comparaisons avec d'autres produits similaires et de la possible mise en production (automatisation, gestion des erreurs, obtention de longues séries temporelles)
- Développement d'outils d'analyse et de visualisation des résultats
- Rédaction de la documentation technique et participation à l'écriture d'article scientifique
- Travail en coopération avec les différents intervenants internes et externes, ingénieurs et chercheurs