Synthèse quantitative de connaissances pour l’analyse des risques climatiques liés à l’agriculture

Article publié le 28 janvier 2020 , mis à jour le 28 janvier 2020
  • Type d'offre et durée du contrat
    Offres d’emploi

    Les candidats devront envoyer à cland@lsce.ipsl.fr avant le 31 Janvier 2020 :

    • Un CV détaillé
    • Une liste de publications
    • Une lettre de motivation argumentée indiquant l’adéquation au profil et une ébauche de projet

    de recherche (3 pages max)

    Les personnes dont les CV seront retenus seront notifiés le 10 février 2020, et auditionnées dans la deuxième quinzaine de février 2020 devant un jury international (présentation de 20 minutes suivie de 40 minutes de questions).

    Le résultat du recrutement sera annoncé le 6 mars 2020. La prise de fonction est prévue deux à trois mois après.

  • Rémunération
    CDI de l’université Paris-Saclay. Salaire selon CV.
  • Localisation
    La personne recrutée sera rattachée à l’UMR INRA-AgroParisTech ECOSYS (actuellement à Grignon, mais qui rejoindra le plateau de Saclay en 2021).

Description du poste

L’Université de Paris-Saclay et l’Institut de Convergence CLAND ouvrent un poste en contrat à durée indéterminée (CDI) pour un jeune ingénieur-chercheur expérimenté pour mener des projets de recherche axés sur les impacts du changement climatique sur l’agriculture et la contribution des activités agricoles aux émissions de gaz à effet de serre et au stockage de carbone.

Missions

La personne retenue travaillera sur l’analyse quantitative d’ensembles de données expérimentales ou issues de simulations permettant d’estimer des variables ayant une valeur scientifique et/ou sociétale importante (par exemple effet d’une augmentation de température sur la production de biomasse, estimation de l’efficacité de méthodes de compensation d’émissions de gaz à effet de serre), ou de réaliser des prédictions utiles pour la prise de décision (par exemple inventaires d’émissions de N2O ou de méthane, prédiction de rendements agricoles en fonction de variables climatiques). Les résultats de ces analyses quantitatives peuvent être mobilisés à la fois dans des articles scientifiques, des rapports d’expertise internationaux, des outils d’aide à la décision et des policy briefs utiles pour l’aide à la décision publique.

Une synthèse rigoureuse des données disponibles pose, cependant, différents problèmes à la fois méthodologiques et pratiques. La personne recrutée mobilisera des méthodes avancées de synthèses quantitatives de connaissance, notamment la méta-modélisation, l’apprentissage automatique et la méta-analyse, pour comprendre et quantifier l’impact du changement climatique sur l’agriculture (sur le rendement des récoltes, leur qualité et sur les zones de culture) et les bilans de gaz à effet de serre (N2O, méthane, CO2) dans les agroécosystèmes. Il/elle s’appuiera sur ces méthodes pour développer une expertise internationale dans le domaine de la synthèse de connaissances sur les risques climatiques.

Ce poste a non seulement pour ambition de contribuer significativement à la recherche académique dans ce domaine mais, également, de générer des produits ayant un intérêt scientifique collectif, notamment : des bases de données publiquement accessibles via des data papers, des data challenges organisés pour développer des algorithmes prédictifs sur des sujets stratégiques, des modèles mathématiques simples développés par apprentissage automatique facilement réutilisables, des formations et séminaires internationaux en data science pour l’analyse des risques climatiques.

Il a également vocation à apporter un appui méthodologique aux doctorants et post-doctorants impliqués dans l’Institut de Convergence CLAND. La personne recrutée sera amenée à collaborer avec des collègues spécialisés en mathématique appliquée, économétrie, modélisation des cultures et des émissions de gaz à effet de serre, science du climat.

Compétences

  • Un diplôme de doctorat et une expérience post-doctorale de plusieurs années.
  • Plusieurs publications dans des revues internationales à comité de lecture sur le sujet du poste.
  • Une solide expérience dans l’utilisation de modèles statistiques, de méthodes de machine learning et/ou de la méta-analyse pour analyser des bases de données complexes.
  • Une parfaite maîtrise d’un ou plusieurs langages de programmation pour l’analyse de données (R, Python).
  • Un intérêt prononcé pour les enjeux environnementaux et agricoles à larges échelles (continentaux et mondiaux).
  • Un réseau de collaborateurs internationaux sur le sujet du poste.
  • Une capacité d’encadrement de personnels techniques, d’étudiants et de doctorants,

 

  • Une capacité à monter des projets de recherche et à travailler en équipe, et au sein d’un réseau de recherche comme l’Institut de Convergence CLAND.

Modalités pour postuler

Les candidats devront envoyer à cland@lsce.ipsl.fr avant le 31 Janvier 2020 :

  • Un CV détaillé
  • Une liste de publications
  • Une lettre de motivation argumentée indiquant l’adéquation au profil et une ébauche de projet

de recherche (3 pages max)

Les personnes dont les CV seront retenus seront notifiés le 10 février 2020, et auditionnées dans la deuxième quinzaine de février 2020 devant un jury international (présentation de 20 minutes suivie de 40 minutes de questions).

Le résultat du recrutement sera annoncé le 6 mars 2020. La prise de fonction est prévue deux à trois mois après.