Maître de Conférences Contractuel H/F Ministère de l'Agriculture, de la Souveraineté alimentaire et de la Forêt

Détail du poste

Plus largement, il s'impliquera auprès d'autres départements et spécialisations comme les S9 Gestion des Ressources et Environnement (GREEN), Foresterie et
Viticulture-Œnologie, pour proposer des enseignements autour des usages de la télédétection. Il participera également aux enseignements transversaux sous forme de tutorat d'étudiants et d'alternants. Enfin, il pourra intervenir dans d'autres formations diplômantes (licence professionnelle Agriculture Numérique) ou non diplômantes (formation continue) de l'établissement.
De façon plus globale, l'agent recruté participera à l'ingénierie pédagogique des spécialités NumAg et AgroTIC, à la vie du département et de ses grands projets (Chaire AgroTIC, FarmLab). Il contribuera également à la vie de l'établissement, prenant part à ses différences instances.

Les activités de recherche et de développement

En matière de recherche, l'agent sera associé à l'Unité Mixte de Recherche CNRS n°5218 « Intégration du Matériau
au Système » (IMS), au sein de l'Université de Bordeaux à Talence. Il y rejoindra en particulier le Groupe Signal et Image, spécialisé dans le développement de modèles, méthodes et algorithmes pour le traitement de signaux et d'images et leurs applications dans différents domaines tels que l'aéronautique, l'énergie, les télécommunications, l'agriculture ou l'environnement.
Au sein de ce groupe, l'agent développera une activité en sciences des données pour la vision artificielle. Par ses recherches propres et par l'encadrement de thèses, il contribuera au développement de méthodes et d'algorithmes originaux pour le traitement et l'analyse d'images et de séries temporelles. A titre d'exemple et de façon non limitative, ses travaux pourront concerner les approches d'apprentissage profond appliquées à des tâches telles
que la classification, la segmentation, la détection d'objets et/ou la génération d'images, en lien avec des enjeux
d'explicabilité, de quantification d'incertitudes et de robustesse de l'IA. Un intérêt pour la fusion de données
hétérogènes (multi-sources, multi-capteurs, multi-temporelles, etc.) serait également apprécié, notamment dans
des contextes où l'exploitation conjointe de ces données permet d'améliorer la performance et la fiabilité des
modèles.
Ses champs d'application privilégiés seront la télédétection et la proxidétection dans le domaine agro-
environnemental. Il pourra intégrer des projets en cours dans ce domaine au sein du groupe de recherche et
bénéficier de l'appui de la cellule d'ingénierie ImAgro de la plateforme IMS pour mener ses recherches.
Il participera enfin à l'animation scientifique et administrative de projets de recherche ou de transfert collaboratifs,
préférentiellement dans les domaines de la télédétection et de l'intelligence artificielle.