Développeur-se en vision numérique

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Présentation d'INRAE

INRAE, Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement, est un organisme public de recherche qui réunit 12 000 collaborateurs au sein de 272 unités réparties sur 18 centres en France. Premier organisme mondial spécialisé sur l’ensemble agriculture – alimentation – environnement, INRAE joue un rôle clé pour accompagner les transitions nécessaires face aux grands défis planétaires.

Face à l’augmentation de la population, aux enjeux de sécurité alimentaire, au changement climatique, à la raréfaction des ressources et au déclin de la biodiversité, INRAE s’engage à développer des solutions scientifiques et à accompagner l’évolution des pratiques agricoles, alimentaires et environnementales.

Environnement de travail, missions et activités

Vous serez rattaché-e à l'équipe Démécologie de l'IGEPP (Institut de Génétique Environnement et Protection des Plantes). Vous interagirez avec les scientifiques de cette équipe et également de plusieurs autres équipes de l'unité. Une partie de votre service sera dédié à la formation de scientifiques d'autres unités du département SPE.
Vous devrez implémenter, appliquer, maintenir et adapter des algorithmes de vision par ordinateur, dont une part importante d’algorithmes d’apprentissage profond, pour le traitement d’images statiques d’objets biologiques d’intérêt (i.e. symptômes de maladies des plantes, arthropodes, nématodes, etc).
Vous nourrirez ainsi des modèles mathématiques, notamment pour comprendre et prédire les dynamiques de bioagresseurs à diverses échelles (organes, plantes, couverts, paysages).
Vous assurerez une veille bibliographique suffisamment étendue pour permettre la mise à disposition de l’état de l’art des algorithmes de vision par ordinateur aux scientifiques de votre équipe, votre unité et votre département INRAE. En assurant cette veille, vous serez force de proposition pour améliorer la précision et le débit des chaînes d’imagerie des différentes unités.
Vous contribuerez par cela à des travaux scientifiques originaux principalement en épidémiologie mais aussi en taxonomie et écologie comportementale.
Vous formerez des utilisateurs (permanents, stagiaires, CDDs, etc) à l'utilisation de vos productions logiciels et des protocoles d’acquisition d’images associés, assurerez leur maintenance et leur déploiement, y compris sur des architectures à hautes performances, en cohérence avec la politique de Science Ouverte de l’INRAE.
Placé-e au cœur d’une équipe et d’un réseau de collaborations scientifiques pluridisciplinaire, vous interagirez au quotidien avec des collègues responsables des protocoles d’acquisition d’images, modélisateurs, épidémiologistes, systématiciens, et écologues. Vous intégrerez des projets et réseaux locaux, nationaux et internationaux et contribuerez à des programmes scientifiques innovants en santé des plantes ainsi qu’aux valorisations technologiques, logicielles et académiques associées

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.

Formations et compétences recherchées

Votre parcours vous aura apporté des compétences solides en vision par ordinateur soit par une formation dédiée soit par une formation en science des données ou assimilée qui aura été complétée par des expériences en vision ou apprentissage profond pour la vision (y compris vidéo ou multispectrale).
Vos compétences :
- Capacités à travailler en équipe, y compris à distance, à former des collègues, communiquer et gérer les relations avec des interlocuteurs internes et externes ;
- Bon niveau écrit et oral en anglais, plus particulièrement en anglais scientifique ;
- Maîtrise des langages de programmations usités en vision numérique (Python, C++) et des librairies associées (PyTorch, OpenCV, etc) ;
- Maîtrise d’outils de développement et de déploiement dont gestion de versions et de conteneurs ;
- Une expérience en biologie et/ou santé des plantes serait un plus.