Vous intégrerez l'unité BioSP afin de contribuer aux travaux de la chaire Geolearning, et en particulier pour développer une nouvelle génération de générateurs stochastiques de conditions météorologiques. Après une rapide prise en main de la thématique de recherche vous participerez à l'amélioration du package R {MSTWeatherGen}1 (https://github.com/sobakrim/MSTWeatherGen). {MSTWeatherGen} est un générateur stochastique de conditions météorologiques multivarié et spatio-temporel. Il fournit des outils permettant l'inférence statistique des paramètres du modèle à partir d'une base de données d'observations, ainsi que des méthodes pour générer des données météorologiques synthétiques qui peuvent ensuite être utilisées pour diverses applications, notamment dans le domaine de la recherche climatique et de la modélisation agricole ou hydrologique.
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Vous développerez dans un premier temps des interfaces (méthodes et fonctions) pour simplifier l'utilisation des méthodes et la manipulation des données du package {MSTWeatherGen}. En complément, une application RShiny sera développée pour permettre une utilisation ergonomique du package ainsi que pour visualiser et interpréter les résultats. Par la suite, vous ajouterez des nouvelles fonctionnalités au package en intégrant de
nouveaux modèles mathématiques (algorithmes) en cours de développement dans l'unité ainsi que des nouvelles structures de données émergeant des besoins des utilisateurs.
Vous serez pleinement associé.e aux activités et aux animations scientifiques de la chaire Geolearning. Des déplacements ponctuels sont à prévoir, par exemple à Paris auprès des partenaires de la chaire.
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