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Publiée le 23/02/2021
Ingénieur-e en modélisation numérique spatialisée H/F

Fonctionnaire 3 à 5 ans France - Bretagne - Rennes

> Le poste

Domaine professionnel : Sciences humaines et sociales
Contrat : poste statutaire (fonctionnaire)

L’institut se positionne parmi les tout premiers leaders mondiaux en sciences agricoles et alimentaires, en sciences du végétal et de l’animal, et se classe 11ème mondial en écologie-environnement. Face à l’augmentation de la population, au changement climatique, à la raréfaction des ressources et au déclin de la biodiversité, INRAE construit des solutions pour des agricultures multi-performantes, une alimentation de qualité et une gestion durable des ressources et des écosystèmes.

L'unité de recherche (UR) OPAALE (Optimisation des procédés en agriculture, agroalimentaire et environnement) de Rennes développe des activités de recherche dans les domaines de la gestion environnementale des déchets et l'amélioration des procédés industriels agro-alimentaires.

Au sein de cette unité, l'équipe SAFIR (Stratégies d'Amélioration des Filières et de Réduction des Impacts) a centré ses travaux sur le développement de méthodologies pour l'évaluation technique, environnementale et sanitaire des filières de traitement et de valorisation des résidus organiques (déchets des ménages, effluents d'élevage, résidus de culture).

Pour ce faire, différents champs de recherche sont explorés afin de mettre en œuvre une approche intégrée des filières : la microbiologie sanitaire, la compréhension et optimisation des cascades de procédés, l'évaluation environnementale des filières via notamment l'analyse du cycle de vie (ACV), l'analyse spatiale et la mesure des émissions gazeuses. Au sein de l'Unité OPAALE et sous la responsabilité scientifique de l'équipe SAFIR, vous construirez et participerez aux travaux de recherche de l'équipe concernant le développement et la mise en œuvre d'une approche intégrée pour l'écoconception territoriale/contextualisée des filières de valorisation des déchets organiques.

Vous serez affecté-e à l'équipe SAFIR pour déployer des approches systémiques par l'usage des savoirs du numérique et à destination d'applications numériques et novatrices pour le développement et l'optimisation des filières de valorisation des résidus organiques sur les territoires. L'objectif est de renforcer le positionnement et le leadership national et européen de l'équipe SAFIR et de l'UR OPAALE en termes d'approche intégrée des filières. Votre mission sera donc de renforcer les travaux de l'équipe en termes de développement d'outils de planification territoriale pour l'implantation de solutions de gestion innovantes des déchets par « reverse logistic optimization », de méthodologies de couplage des outils de systèmes d'information géographique (SIG) et d'évaluation environnementale telle que l'ACV.

Vous devrez mobiliser les disciplines et outils comme la géomatique et en particulier les outils d'analyse en mode réseau, l'optimisation mathématique et l'ACV. Vous aurez comme objectif de mettre en œuvre l'interdisciplinarité requise entre géomatique, programmation numérique et optimisation multicritère (technologique, environnementale, socio-économique).

Dans ce cadre, vous aurez à :
- créer, gérer et analyser des données spatialisées ou non et de volume potentiellement important (lien potentiel avec les approches big data),
- élaborer des programmes ad hoc pour l'application de modèles théoriques sur des données spatialisées,
- développer des méthodologies d'optimisation dite « reverse logistic optimization » (synergies de méthode d'optimisation linéaire et d'analyse spatiale), adaptées à des programmes de recherche disciplinaires et inter-disciplinaires en s'appuyant sur les SIG
- explorer le potentiel des approches de machine learning,
- être en capacité à prototyper des outils expert (outils cartographiques web),
- participer à l'élaboration des objectifs scientifiques des programmes de recherche en s'appuyant sur la géomatique,
- diffuser et valoriser les résultats de recherche,
- accompagner les étudiants et des stagiaires dans leur recherche.

Ces travaux de recherche seront appliqués prioritairement aux systèmes de gestion innovants des résidus organiques développés dans l'unité. Bien qu'affecté-e à l'équipe SAFIR, vous pourrez être impliqué-e dans des projets inter-équipes au sein de l'unité OPAALE et participer à des projets partenariaux à une échelle nationale ou européenne.

> Le profil recherché

Doctorat, Ingénieur gde Ecoles ou assimil.
Titulaire d'un diplôme d'ingénieur et/ou d'un doctorat en géomatique/logistique ou génie de l'environnement. Votre domaine d'expertise est l'analyse et l'optimisation spatiale.
- Vous maîtrisez l'analyse spatiale via le recours aux outils de la géomatique et à de la programmation numérique.
- Vous maîtrisez les outils SIG classiques (QGIS®, ArcGIS), les bases de données spatialisées (PostGreSQL/PostGIS) ainsi que des langages/outils de programmation scientifique (R Studio® ou Python®, etc.).
- Vous connaissez la modélisation SIG en mode réseau. Vous avez des bases en Webmapping pour le prototypage d'outils.
- Vous êtes autonome, rigoureux et fiable, doté d'une capacité de raisonnement analytique et d'une capacité d'adaptation.
- Vous maitrisez l'anglais oral et écrit (participation possible à des projets européens voire internationaux).

Localisation : INRAE - Optimisation des procédés en agriculture, agroalimentaire et environnement - 35000 RENNES - Bretagne - https://www6.rennes.inrae.fr/opaale - Contact : Anne TREMIER : 02 23 48 21 55

Les candidats ont jusqu’au 25 mars 2021 pour s’inscrire sur le site de l’Inrae

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INRAE

INRAE, l’Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement, est un acteur majeur de la recherche et de l’innovation créé le 1er janvier 2020. Institut de recherche finalisée issu de la fusion entre l’Inra et Irstea, INRAE rassemble une communauté de 12 000 personnes, avec un peu plus de 268 unités de recherche et une quarantaine d’unités expérimentales implantées dans 18 centres sur toute la France.
www.inrae.fr

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