Ingénieur-e modélisation statistique en variables hétérogène

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Présentation d'INRAE

L’Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement (INRAE) est un établissement public de recherche placé sous la double tutelle du ministère en charge de l’agriculture et du ministère en charge de la recherche. 

C'est un acteur majeur de la recherche et de l’innovation créé le 1er janvier 2020. Institut de recherche finalisé issu de la fusion entre l’Inra et Irstea, INRAE rassemble une communauté de 12 000 personnes, avec 268 unités de recherche, de service et expérimentales, implantées dans 18 centres sur toute la France. 

L’institut se positionne parmi les tout premiers leaders mondiaux en sciences agricoles et alimentaires, en sciences du végétal et de l’animal, et se classe 11ème mondial en écologie-environnement. Face à l’augmentation de la population, au changement climatique, à la raréfaction des ressources et au déclin de la biodiversité, INRAE construit des solutions pour des agricultures multi-performantes, une alimentation de qualité et une gestion durable des ressources et des écosystèmes.

Environnement de travail, missions et activités

Vous rejoindrez l'unité mixte de recherche « Dynamiques et Ecologie des paysages Agriforestiers » (UMR 1201 DYNAFOR), qui étudie la dynamique des socio-écosystèmes mêlant forêt et agriculture, depuis des paysages agricoles intégrant des haies et des arbres isolés jusqu'aux massifs forestiers. UMR multi-tutelles (INRAE-départements ECODIV et ACT, Toulouse INP - ENSAT et l'Ecole d'Ingénieurs de PURPAN) composée de 44 agents permanents et une vingtaine d'agents non-permanents, elle affiche une pluridisciplinarité forte : écologie, géographie sociale, géomatique/télédétection et modélisation/statistique.
Votre mission portera sur le développement, en complément des approches classiques, de nouvelles méthodes d'exploitation des corpus de données acquis par l'UMR et constitués de « variables spatio-temporelles hétérogène tant sur le plan thématique que mathématique ». Elle poursuivra deux objectifs : (i) renforcer les capacités de l'unité à synthétiser de façon parcimonieuse les liens entre les variables hétérogènes qui qualifient les paysages agriforestiers et (ii) accroître les capacités de l'unité à examiner ces liens dans un cadre dynamique, plus propice à montrer des liens de causalité et des boucles de rétroaction entre différentes composantes des socio-écosystèmes. Cette problématique, partagée dans de nombreux contextes de recherche, est justifiée par les ambitions et enjeux d'analyses plus intégratives des systèmes. Elle est nourrie par de nouvelles capacités d'acquisition de données à forte densité. Pour l'aborder, vous développerez des méthodes autour de l'usage de processus temporels fondés sur des modèles graphiques latents pour analyser les jeux de données de suivi à long terme des paysages agriforestiers disponibles dans l'UMR et appuierez les scientifiques de DYNAFOR sur les approches de réduction de dimension dans un cadre de régression (régression sur composantes, méthodes à facteurs latents). Cela impliquera i) que vous développiez des interactions, au-delà de l'unité, avec les collectifs traitant de cette problématique et notamment au sein du département MathNum et ii) que vous assumiez une posture de "passeur" entre théoriciens de ces méthodes statistiques et les scientifiques les mobilisant.
Dans l'unité, vous interagirez avec un chargé de recherche statisticien (département MathNum) et un ingénieur de recherche biostatisticien, qui sont sensibilisés à la mise en oeuvre de méthodes fondées sur des modèles graphiques. Vous collaborerez avec un panel large de scientifiques thématicien-nes (agronomes, écologues, géographes et télédétecteurs) sur le volet applicatif. Vous pourrez notamment contribuer à soutenir le thème de recherche émergeant de l'assimilation de données (notamment issues de la télédétection) pour les systèmes écologiques. Sur le campus INRAE d'Auzeville, vous bénéficierez des compétences du laboratoire MIAT notamment sur les processus temporels à variables latentes. Plus largement, vous bénéficierez de la structuration en réseaux de la communauté statisticienne, au niveau du site toulousain (réseau IngeStat), au sein d'INRAE (réseaux RESSTE et PAYOTE) et à l'échelle nationale (GDR ECOSTAT). Vous contribuerez également au CATI (Centre Automatisé de Traitement de l'Information) relevant de votre champ de compétence

Le poste ouvre droit à une prime informatique dont le niveau sera déterminé en fin de campagne, sous réserve que le/la candidat(e) retenu(e) réponde aux conditions d'attribution de ladite prime.

Poste ouvert uniquement aux fonctionnaires et aux agents en CDI de la Fonction Publique.

Formations et compétences recherchées

Les formations et expériences suivantes seront particulièrement appréciées :
- une expérience d'application dans les domaines disciplinaires de l'écologie, l'agronomie ou la géographie ;
- une bonne capacité de travail en équipe dans un contexte interdisciplinaire ;
- une bonne maîtrise de l'anglais écrit et oral (Biveau B2 ou C1) ;
- des capacités d'animation de groupes de travail.