Chercheur post-doctorant en océanographie numérique à l’Institut des Géosciences de l’Environnement (H/F)

Recrutement en cours

Post-doctorat

CDD 12 mois

Date limite de candidature : 28 juillet 2021

#océanoraphie #postdoc #IGE #numérique #modélisation

Offre d’emploi pour un.e chercheur.e postdoctoral spécialisé en océanographie numérique dans le cadre du projet international M2LINES.

Structure d’accueil

L’Institut des Géosciences de l’Environnement (IGE) est une unité mixte de recherche qui regroupe des personnes issues de l’UGA (Université Grenoble Alpes), du CNRS (Centre National de la Recherche Scientifique), de Grenoble INP (Institut d’Ingénierie et de Management) et de l’IRD (Institut de Recherche pour le Développement) spécialisée dans l’étude du climat et l’anthropisation de la planète. L’IGE dispose d’une équipe MEOM (http://meom-group.github.io) regroupant 25 chercheurs, ingénieurs, étudiants et post-docs spécialisés dans le domaine de l’océanographie par approche numérique.

Au sein de son équipe MEOM et dans le cadre du projet international M2LINES, l’IGE recrute un.e chercheur.e post-doctoral.e spécialisé en océanographie numérique. L’objectif du projet M2LINES est d’améliorer les modèles de climat en utilisant des techniques d’apprentissage automatique.

Activités et missions

Le.a chercheur.e postdoctoral.e travaillera au développement des paramétrisations sous-maille par l’apprentissage automatique, pour des modèles de circulation océanique. L’objectif est d’améliorer la représentation des processus sub-mésoéchelle dans le modèle océanique NEMO-OCE (https://www.nemo-ocean.eu) au moyen de réseaux de neurones profonds.

Le travail consistera notamment à :

  • Analyser plusieurs simulations de modèles océaniques à résolution kilométrique ;
  • Formuler des problèmes inverses pour estimer la contribution des processus non résolus sur la dynamique océanique de plus grande échelle ;
  • Résoudre ensuite les inverses à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique en tenant compte de la physique et basés sur des réseaux de neurones profonds ;
  • Tester les fermetures de sous-mailles dans le modèle océanique NEMO-OCE à l’aide de l’interface SmartSim en vue d’évaluer leur performance dans les simulations réalisées.

Profil et compétences

Expériences et compétences requises :

  • Doctorat en océanographie physique, sciences de l’atmosphère ou en mécanique des fluides numérique.
  • Capacité à mener des recherches de pointe dans l’un des domaines suivants : processus océaniques de fine échelle, modélisation océanique, fermetures turbulentes, simulation LES par apprentissage automatique.
  • Compétences informatiques : expérience avec l’une des principales bibliothèques logicielles d’apprentissage automatique (PyTorch ou TensorFlow) et capacités à utiliser Python, FORTRAN.
  • Intérêt pour les études combinant physique et calcul scientifique ;
  • Maîtrise de l’anglais à l’oral comme à l’écrit.
  • Qualités d’initiative, de curiosité et d’autonomie.

Lieu

St Martin d’Hères, France

Durée

12 mois à partir du 1er octobre 2021

partagez l’article sur les réseaux