Mission : La convection profonde joue un rôle central dans le fonctionnement du climat global. Elle est à l'origine de pluies intenses et contribue aux échanges verticaux de chaleur, d'humidité et d'énergie dans l'atmosphère, notamment à travers les nuages d'altitude qu'elle génère. Ces phénomènes sont organisés en systèmes orageux de grande échelle, observables depuis l'espace. Malgré les progrès réalisés, ces systèmes restent encore mal représentés dans les modèles climatiques, en particulier dans le contexte du changement climatique. L'ingénieur de recherche recruté apportera un appui technique et méthodologique aux travaux scientifiques de l'équipe portant sur la convection profonde. Il contribuera notamment à l'analyse des systèmes orageux en exploitant les données satellitaires. Ce travail s'inscrit dans une dynamique scientifique internationale, portée par le développement de modèles climatiques haute résolution (Digital Twin, DestinE) et par la préparation de nouvelles missions spatiales prévues dans la prochaine décennie, telles que AOS/C2OMODO et WIVERN, qui fourniront des observations inédites sur les systèmes orageux. Activités : Dans ce contexte, L'ingénieur de recherche contribuera aux projets menés par l'équipe EMC2 en particulier sur les zones les plus actives des orages, responsables des mouvements verticaux intenses et des fortes précipitations. Les principales missions de l'ingénieur seront les suivantes : -Développement d'une algorithmie de niveau 4, visant à combiner de façon cohérente différentes sources de données satellitaires géostationnaires et défilantes. Il s'agit de Fusionner des données infrarouges géostationnaires avec les observations radar verticales issues de satellites défilants (TRMM, GPM, CloudSat, EarthCARE), pour enrichir les diagnostics sur les orages. -Construction de jeux de données structurés, homogènes, et exploitables pour des méthodes d'intelligence artificielle -Prise en main, maintenance, adaptation et optimisation des outils développés au sein de l'équipe, pour analyser la structure et l'organisation spatiale des orages -Participation aux développements en apprentissage profond, notamment avec des réseaux de neurones convolutifs (CNN), pour enrichir la description des orages à partir des données radar -Mise en place d'une gestion rigoureuse du code (versionnement via Git), documentation structurée et valorisation des outils à l'échelle de la communauté.