Ingénieur-e en données agronomique

 CDD · IR  · 12 mois (renouvelable)    Bac+5 / Master   URGI · INRAE Versailles ou Toulouse (choix du candidat) (France)  à partir de 2815€ brut selon expérience

Mots-Clés

intégration de données système d’information standards FAIR phénotypage

Description

Missions

La personne recrutée participera au développement du système d’information de l’URGI, à la gestion des données et à leur intégration en vue d'analyse. Ses activités seront principalement au service du projet AGENT1 et dans une moindre mesure de PHENET2 et de la communauté ELIXIR3. Le projet AGENT vise à rendre disponibles les données FAIR (Findable Accessible Interoperable and Reusable) de diversité génétique du blé et de l’orge. Le projet PHENET développe des outils, des méthodes et des services de phénotypage et de l'envirotypage.

La mission de la personne recrutée sera de faire le pont entre la biologie végétale et la science de la gestion des données à travers 3 activités :

1) l'évolution des standards de données de phénotypage (MIAPPE, BrAPI, ICASA) et l'élaboration de guidelines et de formations pour les partenaires

2) l'intégration et l'analyse des données en utilisant les technologies modernes (base de données graphe, LLM, IA)

3) les évolutions des outils de gestion et curation de données basés sur FAIRDOM/Seek.

 

Formations et compétences recherchées

Formation

Master2 / Ecole d’ingénieur (Agronomie, data science, ...).

Compétences nécessaires

* Bonnes capacités relationnelles, goût pour le travail en équipe.

* Connaissances de bases en agronomie, biologie végétale, expérimentation végétale, ... D'une façon générale, curiosité pour la nature des données scientifiques.

* Capacités rédactionnelles.

* Maîtrise de l’anglais technique du domaine pour dialoguer avec les partenaires.

* Maîtrise de l’environnement Linux.

* Notion de développement informatique.

Compétences optionnelles (Formation possible durant le contrat)

* Modélisation de données, ontologies et web sémantique.

* Outils de gestion de version (git)

* Langages de script (bash, python, Jupyter, R, …)

* Connaissance en analyse de données agronomiques

* Notions en grand modèle de langage et intelligence artificielle

 

Localisation

INRAE de Versailles ou INRAE de Toulouse en fonction du choix du candidat.

 

Candidater

https://jobs.inrae.fr/ot-22883

 

Candidature

Procédure : Candidater par email (CV et lettre de motivation) à adresser à cyril.pommier@inrae.fr et michael.alaux@inrae.fr

Date limite : 15 novembre 2024

Contacts

Cyril Pommier et Michael Alaux

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 https://jobs.inrae.fr/ot-22883

Offre publiée le 1 octobre 2024, affichage jusqu'au 15 novembre 2024