Offre d'emploi n° 6780148

Alternance - Amélioration des méthodes de reconstruction l’état 3D de l’océan - H/F

Type de contrat : CDI
Localisation : Haute-Garonne - Ramonville-Saint-Agne
Entreprise : CLS
Fonction : Commercial - Vente

Publiée le 29 / 06 / 2020
Expérience souhaitée : 1 à 2 ans
Niveau d'études souhaité : Bac / Bac Pro

Description du poste

Description entreprise : CLS, filiale du CNES et de CNP, est une société internationale, pionnière dans la fourniture de solutions d’observation et de surveillance de la Terre depuis 1986. Sa vision est d’imaginer et de déployer des solutions innovantes pour comprendre et protéger notre Planète, et gérer durablement ses ressources. CLS emploie 750 salariés, au siège à Toulouse et sur ses 26 autres sites dans le monde.L’entreprise œuvre dans 5 secteurs d’activités stratégiques : la gestion durable des pêches, l'environnement et le climat, la sécurité maritime, la gestion de flottes et les énergies & les mines. L’entreprise fournit notamment des services satellitaires basés sur la localisation et la collecte de données environnementales, l’observation des océans et des eaux continentales, et la surveillance des activités terrestres et maritimes.
Description du poste :

L’alternanceque nous proposons s’appuie sur trois objectifs principaux :

- Faire le lien entre la réponse entempérature de l’océan et les modes climatiques. Ici, on s’intéressera enparticulier à l’asymétrie et à la non-linéarité de cette réponse.

- Faire évoluer la régressionlinéaire vers une régression non linéaire dépendant éventuellement d’indice(s)climatique(s).

- Evaluer l’intérêt d’un mode baroclinede signature nulle en SLA et SST afin de compléterl’étape de régression.


Afin d’atteindre les objectifs devotre alternance, nous travaillerons sur 3 axes principaux :

L’étude de la variabilité (horssaisonnier)

On commencera par une décompositionen EOFs (x,y,t) de la SLA et la SST dans le Pacifique tropical. On utiliserales champs grillés employés en entrée dans ARMOR3D. On calculera lescorrélations (sans et avec retard) des amplitudes des EOFs avec les principauxindices climatiques de la région (SOI, PDO, IOD 2) pour mettre en évidenceles régions où les régimes climatiques ont un fort impact. On travaillera parla suite avec des mouillages verticaux (extraits de ARMO3D après analyseobjective ou directement avec des mouillages observés) dans ces zones. On ferades EOFs (z,t) des mouillages en température. On présentera la fraction devariance représentée par les 2 premiers EOFs, et le nombre d’EOFs nécessaires pouratteindre 90% de la variance. On comparera qualitativement les premiers EOFsavec les 2 modes verticaux correspondant à la régression ARMOR3D. Les EOFsformant une base, on calculera les composantes des modes ARMOR3D sur la based’EOFs. On calculera par ailleurs la corrélation entre les amplitudes des EOFset les indices climatiques. Pour chaque EOF, on calculera la signature enhauteur dynamique (SLA), afin de voir s’il existe des EOFs sans signature enSLA ni SST et qui expliquent une part significative de variance.

L’étude de l’asymétrie, recherche derégression non linéaire

On étudieles séries temporelles de température à 100m et 300m aux points de mouillagesretenus. A l’aide de diagrammes de dispersion, on représentera la températureen fonction de la SLA et la SST. On examinera la validité de la régressionlinéaire. On dira si une régression linéaire par morceaux (pour différentesclasses de SLA et SST) est préférable, voire une régression non linéaire. Onreprésentera aussi ces dispersions pour les indices climatiques. On fera desclassifications en centroïdes (clusters K-means) des triplets SLA,SST,indiceafin de voir s’il est plus utile de faire une régression par centroïde. Onproposera finalement la meilleure régression non linéaire qui soit continue entemps et en espace

 Le mode non observable en SLA et SST

On estimera pour ledomaine un mode peu observable par satellite dont la contribution à la varianceest significative. On montrera où ce mode contribue de manière importante (parex. à la base de la couche de mélange, ou concernant la stratification de lathermocline) et on commentera quel type d’observation permet d’observer ce modede variabilité. On estimera l’amplitude de ce mode en rajoutant une étape(minimisation sous contrainte) entre les étapes 1 (régression) et 2 (analyseobjective in situ) d’ARMOR3D.
Profil recherché :

Endernière année d’école d’ingénieur, ou en Master 2 scientifique, vous souhaiteztout savoir de l’océanographie, approfondir vos connaissances en outilsmathématiques, statistiques, informatiques, et autres Unix, Python, C/C++,…  L’algorithmie, l’intelligence artificielle, lebig data, la modélisation et l’organisation des données sont des sujets, parmid’autres, qui vous passionnent.

Unniveau d’anglais avancé est nécessaire.

Enfinsi pour vous l’esprit d’équipe est primordial, que vous êtes force deproposition, curieux, et que votre motivation est sans faille, alors n’hésitezplus, et rejoignez-nous !

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