Offre d'emploi n° 18159975

Description du poste

Vos missions en quelques mots

Missions :
travailler sur la détection et la caractérisation des crues à partir de données sismiques.
Activités :
participer au développement, à l'implémentation et à l'application de méthodes avancées de traitement du signal sismique, incluant des approches d'apprentissage automatique, afin d'améliorer l'observation et la quantification des processus fluviaux associés aux crues et au transport sédimentaire. Les travaux s'appuieront sur des jeux de données existants dans la région des Alpes-Maritimes et pourront inclure une participation à des campagnes de terrain.
Contexte de travail :
Le candidat mènera son activité au sein du laboratoire Géoazur de l'université de la Côte d'Azur, du CNRS, situé sur la technopole de Sophia-Antipolis. Le laboratoire Géoazur est une unité de recherche pluridisciplinaire composée de géophysiciens, de géologues, et d'astronomes se fédérant autour de grandes problématiques scientifiques : les aléas telluriques (sismiques, gravitaires et tsunamigéniques) et les risques associés, la dynamique de la lithosphère et l'imagerie de la Terre, la géodésie-métrologie de la Terre et de l'Univers proche. Le laboratoire est composé d'environ 200 chercheurs et enseignant chercheurs et structurés en 6 équipes thématiques. Le candidat retenu intégrera l'équipe \"Séismes - Aléas et Risques\" du laboratoire, et travaillera sous la responsabilité de Małgorzata Chmiel, chercheuse CNRS au laboratoire.
Le projet offrira des opportunités de collaborations nationales et internationales.

Competences :
• Formation Master ou équivalent en data science
• Solides compétences en programmation scientifique (notamment Python)
• Intérêt marqué pour les problématiques environnementales, l'hydrologie et les risques naturels
Contraintes et risques :
Des déplacements en France ou à l'étranger sont à prévoir.
Aucun risque particulier.

• Niveau
  Niveau 7 Master/diplômes équivalents
  
• Spécialisation
  Informatique, traitement de l'information, réseau de transmission des données
  

• Français
  Seuil