Date de clôture de réception de candidatures : 10/07/2025 Qui sommes-nous? Le laboratoire d'Océanographie Physique et Spatiale (LOPS www.umr-lops.fr) est une unité mixte de recherche. Il est sous la tutelle du Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), de l'institut français de recherche pour l'exploitation de la mer (Ifremer), de l'Institut de Recherche pour le Développement (IRD) de l'Université de Bretagne Occidentale (UBO). Au sein du LOPS, l'équipe SIAM (Satellites et Interface Air-Mer) travaille sur les événements extrêmes à partir des mesures satellitaires. Ces travaux ont débuté depuis le lancement de la première mission spatiale Européenne dédiée à l'observation du système Terre: ERS-1 en 1991. Cela comprend notamment le développement de techniques de restitution de paramètres géophysiques pour décrire l'interface air-mer. L'équipe assure aussi la valorisation scientifique des données satellitaires pour caractériser et améliorer la compréhension de ces événements et de leurs impacts sur l'océan. Elle participe également au développement de nouveaux concepts de missions spatiales en partenariat avec les agences spatiales. Elle s'inscrit également dans les activités de la cellule « Jumeaux Numériques Océan » récemment mise en place à l'Ifremer.  Dans le cadre de plusieurs projets de recherche, l'équipe développe des algorithmes pour la mesure du vecteur vent de surface et du spectre directionnel des vagues par radar à synthèse d'ouverture (SAR). Ces efforts algorithmiques ont récemment été implémentés en Python dans le cadre du développement d'un processeur. En particulier, l'équipe s'intéresse à fournir des mesures dans le cas des évènements extrêmes comme les cyclones tropicaux. Elle développe, maintient et opère une chaîne de traitement d'images SAR pour la production de champs de vent de surface. CyclObs, la base de données associée, comprend donc un ensemble d'images radar à haute résolution (~100m) et les estimations de champs de vent de surface (~1000m) déduites des images.  Quelle sera votre mission? Dans ce travail, nous nous proposons de nous focaliser sur l'utilisation d'autres moyens d'observations satellitaires. Ces moyens incluent les radiomètres micro- ondes multi-fréquences (MW) et les imageurs infrarouges (IR) des satellites géostationnaires. Contrairement au SAR qui permet l'estimation d'un champ de surface détaillé, les méthodes existantes appliquées à ces données alternatives permettent souvent uniquement une estimation de l'intensité globale du cyclone. Le travail proposé vise à co-analyser les trois types de mesures (SAR, MW, IR) pour en comprendre les spécificités et complémentarités. Votre mission consistera à développer des méthodes d'apprentissage pour l'estimation d'un champ de vent de surface 2D à partir des mesures fournies par les radiomètres micro-ondes et les imageurs infrarouges. Les données SAR seront utilisées comme référence ou information contextuelle lorsque disponibles. Cela permettrait d'augmenter significativement la fréquence temporelle de la description du champ de vent de surface dans les cyclones au cours de leur cycle de vie.  Quelles seront vos activités? Pendant la durée de ce contrat en alternance d'un an, Vous participerez activement à l'élaboration de la stratégie, au développement des codes et à l'utilisation des outils logiciels et des modèles d'IA.  Tâches principales : - Tâche1: Collecte et Pré-traitement des Données Multimodales Co-localisées. - Tâche2: Développement et Entraînement des Modèles. - Tâche3: Analyse des Résultats et Comparaison des Modèles. - Tâche4: Validation et Documentation Technique. - Tâche5 (en fonction de l'avancement): Création et Diffusion d'un Banc d'Essai. Champs relationnel :  - En interne : Tout le personnel Ifremer. - En externe : Le prestataire du contrat de maintenance informatique. Qui êtes-vous? Formation requise : Bac+4 ou Bac+5 (université ou école d'ingénieur) en cours, spécialisé en informatique, sciences de la donnée, traitement d'images, télédétection, intelligence artificielle ou domaine connexe. Vous recherchez un contrat d'apprentissage ou de professionnalisation d'une durée d'1 an. Vous avez les compétences, connaissances et expériences suivantes :  - Maîtrise de l'environnement de programmation Python sous Linux. - Connaissances de base en apprentissage automatique (Machine Learning / Deep Learning). - Capacité d'analyse critique et de synthèse. - Capacité de communication écrite et orale, et de reporting régulier. Vous avez les qualités suivantes :  - Esprit d'équipe et forte curiosité scientifique. - Autonomie, proactivité et rigueur dans le travail. - Un intérêt pour l'océanographie, la météorologie o