Dans le cadre du projet CAMAERA, la personne recrutée devra participer à l'activité d'assimilation dans le modèle ARPEGE de luminances spectrales IASI pour initialiser les aérosols désertiques. Pour cela, il faudra dans un premier temps prendre en main le code d'assimilation du modèle ARPEGE (qui est partagé avec celui du modèle IFS), notamment pour les opérateurs d'observation des observations de sondage passif satellitaire et pour les variables de contrôles liées aux aérosols désertiques. Puis, l'algorithme de sélection des informations à assimiler devra être adapté et enrichi, directement dans le logiciel d'assimilation d'ARPEGE. Des assimilations sur des cas d'études, puis sur des périodes plus étendues, seront menées et évaluées. Il s'agira d'identifier les pistes d'amélioration suite à ces premiers essais, tant pour les erreurs d'observations que pour les erreurs d'ébauches. Ce travail s'effectuera en équipe avec les collègues de l'équipe PLASMA du CNRM qui participent également au projet CAMAERA et avec les collègues du CEPMMT qui travaillent dans le même lot d'activités du projet. Des contributions au rapport final de cette étude et des présentations des résultats dans des conférences ou des assemblées générales du projet sont attendues, ainsi qu'un article scientifique suivant la pertinence des résultats. Des connaissances nécessaires pour ce poste portent sur la modélisation de l'observation depuis l'espace et l'assimilation de données. Une expérience dans l'assimilation dans un modèle de prévision numérique du temps est un plus, notamment en lien avec l'assimilation d'éléments de composition atmosphérique, et en particulier avec le modèle ARPEGE. Une expérience dans le traitement et l'assimilation d'observations satellitaires est souhaitée, dont les observations de capteurs infrarouges. L'environnement de travail demande à bien maîtriser unix/linux, python et Fortran 90. Une expérience de calcul sur supercalculateur et de manipulation d'un grand ensemble de données est souhaitable. La capacité à travailler efficacement en équipe et en réseau est indispensable.