Ingénieur d'Étude et de Développement H/F - Météo France

Rejoindre Météo France, c'est intégrer une organisation multi-sites, situés en hexagone, en Outre-mer, etc. L'organisation de Météo-France s'appuie sur des directions centrales et des directions interrégionales. Ci-dessous, la présentation de la direction que vous pourriez rejoindre:

Le Département Contrôle, Monitoring Prévisibilité et Adaptations statistiques (COMPAS) a en charge les aspects gravitant autour des modèles de Prévision Numérique du Temps.

L'équipe Données de Prévisions (DOP) se compose de 8 personnes. Elle est chargée de développer et maintenir les tâches de post traitement de la prévision numérique (interpolation et adaptations statistiques notamment), aux fins de production

opérationnelle de données de prévision sous forme numérique, à courte et moyenne échéance, en prenant en compte la dimension probabiliste.

D'une part, l'équipe DOP développe, maintient et fait évoluer des composants de données productibles, utilisés par la production finalisée.

D'autre part, l'équipe DOP assure un développement basé sur les méthodes d'IA et une veille scientifique.

Exceptionnellement, elle peut être amenée à répondre à des demandes de données de prévisions de clients ou d'organismes externes à Météo-France, et à participer à la promotion de ce type de fournitures.

Au sein de l'équipe Données de Prévisions (DOP) du Département Contrôle, Monitoring Prévisibilité et Adaptations statistiques (COMPAS) (voir «Qui sommes-nous ?» ci-dessous), vos missions couvriront les points suivants :

• Recherche et développement sur les méthodes d'IA pour l'adaptation statistique (AS) : veille scientifique ettechnique, conduite d'études ;
• Conception et développement de tâches de production d'AS ;
• Maintenance de la production opérationnelle (AS, tâches SOPRANO...) ;
• Information des utilisateurs et expertise scientifique ;
• Participation aux développements d'outils communs à l'équipe (Web, outils de contrôle, etc).

Vous aurez pour mission de mettre au point des méthodes innovantes de post-traitement des modèles de PNT, les valider, et les porter jusqu'à l'opérationnel.

Par la conception et la mise en opérationnel de nouveaux post-traitements, vous participerez à l'amélioration de la production amont de l'établissement.
Vous serez en charge de la mise en place et du suivi du contrôle régulier des post-traitements statistiques des sorties modèles (adaptations statistiques).

Chargé(e) essentiellement de développements dans le domaine des adaptations statistiques, vous pourrez en outre être amené(e) à participer au développement et au maintien en conditions opérationnelles de composants de données productibles.

Une formation de niveau Bac +5 (master ou diplôme d'ingénieur) est souhaitée ainsi qu'une expérience confirmée sur un poste similaire.

Pour occuper ce poste, vous mobiliserez les compétences suivantes :

• Savoirs faire attendus:

Vous avez de très bonne connaissance en matière de Statistique Appliquée et du Fortran.

Vous maitrisez les logiciels utilisés pour le machine learning et l'IA (R, python dont pytorch).

Vous justifiez d'une expérience de travail dans un environnement HPC sous Linux.

Vous avez une bonne maîtrise de l'anglais (écrit et oral).

• Savoirs être appréciés:

Vous êtes reconnu(e) pour votre capacité à travailler en équipe, votre force de proposition et votre curiosité scientifique.

Enfin, vous savez innover et vous souhaitez acquérir de nouvelles connaissances et techniques.