Le projet WildPosh (Pan-european assessment, monitoring, and mitigation of chemical stressors on the health of wild pollinators) rassemble 17 partenaires de 10 pays européens. Il a pour principal objectif d’améliorer significativement l’évaluation du risque des pollinisateurs sauvages par rapport aux pesticides et d’améliorer la santé des pollinisateurs et du service de pollinisation en Europe. Dans le cadre d’une section du projet dédiée à la collecte de données, vous devrez créer un jeu de données portant sur l’usage des pesticides au niveau national et les données écotoxicologiques concernant les pollinisateurs, afin de définir des scenarios d’exposition et de toxicité. Au sein de l’Unité de Pathologie de l’Abeille et en lien avec la pilote de la tâche « Collection on ecotox end points », vous devrez chercher puis rassembler les données déjà existantes, disponibles sur différents supports (dans la littérature scientifique, dans des bases de données européennes ou nationales). Dans un second temps, vous devrez analyser statistiquement ces données afin de les décrire et d’en dégager des points forts et des axes d’amélioration.
Votre quotidien
Activité 1 : Usages des pesticides et données d’exposition aux pesticides
* Identifier les bases de données existantes à interroger.
* Proposer une stratégie efficace de collecte et de stockage des données et la mettre en œuvre. Une mise à jour automatique de ces données serait un plus.
* Livrer un jeu de données concernant les quatre pays de l’étude terrain pour fin 2026
Activité 2 : Revue de la littérature sur les données écotoxicologiques concernant les pollinisateurs
* Identifier les articles d’intérêt
* Proposer une stratégie de fouille massive de texte et de stockage de l’information et la mettre en œuvre.
* Rassembler les données obtenues des activités 1 et 2 en un jeu de données complet pour fin 2027
Activité 3 : Valorisation des résultats par la rédaction d’une publication, en fonction de l’avancement du projet
* Parmi les résultats obtenus, identifier un ensemble cohérent
* Rédiger entièrement une publication en anglais
* Soumettre la publication à un journal scientifique
Formation et expérience requises :
* Master en data science recommandé (Bac +3 minimum)
* Data scientist avec une forte appétence pour la biologie et/ou l’écotoxicologie
* Expérience significative en collecte, gestion et exploitation des données (‘big data’) fortement souhaitée
* Expérience dans la méta-analyse est souhaitée.
* Expérience significative dans la conduite de projets multi-partenariaux appréciée.
Compétences :
* Maitrise du langage R ou python, ainsi que des librairies dplyr et numpy/pandas indispensable.
* Connaissance du langage SQL serait un atout.
* Avoir des connaissances générales en biologie et/ou en écotoxicologie et une ouverture d’esprit vers ces disciplines est un avantage.
* Posséder les compétences élémentaires nécessaires au travail scientifique : rigueur, efficacité, autonomie.
* Maîtriser l’anglais scientifique (écrit et oral).
* Avoir déjà écrit et publié des articles scientifiques de rang A serait un plus
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