Chercheur en télédétection H/F

L'IRD est une organisme de recherche public français pluridisciplinaire qui, depuis près de 80 ans, s'engage dans des partenariats équitables avec les pays du Sud et dans les Outre-mer français.Acteur de l'agenda international pour le développement, ses priorités s'inscrivent dans la mise en oeuvre des Objectifs de développement durable (ODD).Ensemble, scientifiques et partenaires de l'Institut proposent des solutions concrètes pour répondre aux défis globaux auxquels les sociétés et la planète font face. Cette relation gagnante-gagnante fait de la science et de l'innovation des leviers majeurs du développement. L'Institut est placé sous la double tutelle du ministère chargé de l'Enseignement supérieur et de la Recherche et de celui chargé des Affaires Étrangères. Ce contrat se déroulera dans le cadre du projet de recherche " DIVERGENCE " porté par A. Dehecq qui s'intéresse à l'évolution des glaciers d'Asie Centrale (Karakoram, Pamir, Kunlun) depuis 1960. Cette évolution sera documentée à partir de données de satellites américains de reconnaissance, aujourd'hui déclassifiées (Corona, Hexagon), et de données satellites actuels (SPOT, Pléiades etc.)Votre mission sera de mettre en oeuvre une classification des images satellitaires multi-capteur avec des approches d'apprentissage profond (deep learning) qui seront ensuite utilisés dans le cadre du projet pour reconstituer l'évolution des glaciers de 1960 à 2025.Vous serez en charge de développer, tester et entrainer différents modèles de classification (deep learning) afin de générer des cartes de classification (glaciers blancs, glaciers couverts de débris, lacs supra/pro-glaciaires, etc.) multi-temporelles sur la période 1960 à 2020 à partir d'images satellites.Sous la responsabilité d'Adina Racoviteanu et Amaury Dehecq (IGE/IRD) et co-encadrement par Flora Weissgerber de l'ONERA Paris, vos activités seront les suivantes :1. Réaliser un travail bibliographique2. Compiler des données existantes (glaciers, lacs etc.) sur la zone d'étude et sur la période de temps considérée3. Développer et comparer plusieurs méthodes de réseaux de neurone convolutifs (CNN) comme U-Net ou DeepLabv3+ ou basées sur des modèles de fondation (DINOv3) adaptés aux images stéréoscopiques modernes (SPOT, Pléiades) ainsi qu'aux images panchromatiques acquises par les satellites espion (Corona, Hexagon) et de résolution hétérogèneTraiter l'ensemble des données satellitaires disponibles sur la zone d'étude de 1960 à 2025 pour générer des inventaires multi-temporels des glaciers et des lacs supra/pro-glaciaires. Vous avez développé les compétences suivantes :Très bonne expertise en apprentissage profond (deep learning) adapté à la segmentation/classification d'imagesExpérience des données de télédétection, en particulier images optiquesMaitrise de langages de scripts, dont PythonExpertise en calcul scientifique intensif et parallèle dont l'utilisation de GPU sur supercalculateurHabilité à la rédaction d'articles scientifiques en anglais pour des revues internationalesLangue anglaise : B2 ou supérieur (cadre européen commun de référence pour les langues)Compétences/ connaissances recherchées mais optionnelles :Maîtrise de la conception et du développement d'un code de calcul, de gestion de versions dans un environnement Unix/Linux (git) et préparation de packages Python,Expérience avec les logiciels SIG (Système d'Information Géographique) (QGIS, ArcGIS)Une expérience en glaciologie serait un plus.Vous faites preuve des qualités humaines suivantes :AutonomieCuriosité intellectuelleCapacité d'adaptation et de conceptualisationRigueur / FiabilitéSens critique