Emploi axé sur la carrière

Stagiaire postdoctoral - Apprentissage machine et imagerie individuelle pour la modélisation numérique des écosystèmes planctoniques - Postdoctoral Fellowship - Machine learning and individual imagery for numerical modelling of planktonic ecosystems

Département de biologie - Faculté des sciences et de génie

www.bio.ulaval.ca

Le Département de biologie comprend 23 professeurs chercheurs et épaule cinq groupes de recherche. Avec environ 300 étudiants et étudiantes inscrit(e)s au premier cycle et 110 étudiants et étudiantes inscrit(e)s aux deuxième et troisième cycles, le Département de biologie est un lieu privilégié de formation et de recherche dans des champs aussi variés que la biologie cellulaire et moléculaire, la physiologie animale, l'écologie animale, l'écologie marine et des eaux douces et l'écologie.

Lieu d'emploi

Nombre de postes

1

Fonctions

(English follows)

Ce rôle de recherche post-doctorale doit contribuer à un projet financé par l'ANR français intitulé "Biogéographie des traits et diversité fonctionnelle du mésozooplancton marin à partir de données à haut débit (imagerie, omiques), apprentissage automatique et modélisation numérique".

Malgré son rôle essentiel de "hub" de matière et d'énergie dans les écosystèmes marins, le mésozooplancton est encore mal représenté dans les modèles biogéochimiques; il s'agit en général d'une poignée de groupes fonctionnels seulement. Cependant, nous avons déjà montré que plusieurs groupes fonctionnels pouvaient être identifiés uniquement pour les copépodes. Ce projet vise donc à améliorer la représentation du mésozooplancton dans ces modèles afin de fournir des estimations plus précises des flux de carbone dont ils sont responsables.
Pour ce faire, le candidat utilisera une combinaison de statistiques multivariées et d'apprentissage automatique pour estimer les traits et la diversité fonctionnelle du mésozooplancton à partir de nos jeux de données uniques couvrant diverses échelles spatio-temporelles (locales, régionales, globales), ainsi que diverses conditions trophiques et environnementales (par ex., séries chronologiques dans l'Atlantique et la mer Méditerranée ; croisières dans l'Atlantique Nord, le Pacifique NE et l'Arctique).

Ensuite, un modèle basé sur l'individu (IBM) déjà existant du mésozooplancton sera paramétré et calibré à partir des données de traits estimées afin d'estimer les impacts de la variabilité interindividuelle dans l'expression des traits sur l'exportation de carbone et la production de lipides de la communauté de mésozooplancton. L'ensemble de données assemblé ici permettra un étalonnage et une validation appropriés du modèle IBM.

Le mentorat d'étudiants en doctorat, maitrise et premier cycle est attendu du candidat, tandis que de nombreuses opportunités de collaborations internationales et de réseautage seront offertes.
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This is a post-doctoral research role to contribute to a large-scale project funded by the French ANR entitled “Trait biogeography and functional diversity of marine mesozooplankton from high throughput data (imaging, omics), machine learning and numerical modelling”.

Despite its essential role of hub of matter and energy in marine ecosystems, the mesozooplankton is still poorly represented in biogeochemical models, usually via only a handful of Plankton Functional Type. However, we have already shown that several functional groups could be identified just for copepods alone. This project aims at improving the mesozooplankton representation in these models to provide more accurate estimates of plankton-mediated carbon fluxes.
To do so, the candidate will use a combination of multivariate statistics and machine learning to estimate traits and functional diversity of mesozooplankton at the community scale and from our unique datasets covering various spatio-temporal scales (local, regional, global), as well as various trophic and environmental conditions (e.g. time-series in Atlantic and Med Sea; cruises in Atlantic N, Pacific NE, and Arctic; Tara Oceans at global scale).

Then, an existing individual-based model (IBM) of mesozooplankton will be parameterized and calibrated from traits data estimated in order to estimate the impacts of inter-individual variability in traits expression on mesozooplankton community’s carbon export and lipid production. The dataset assembled here will allow for a proper calibration and validation of the IBM model.

Mentoring doctoral, Masters and undergraduate students is expected from the candidate, while opportunities for international internships and for networking are offered.

Exigences

Conditions

(English follows)

La personne retenue sera basée au Département de Biologie de l'Université Laval, Québec, Canada, et supervisée par le professeur Frédéric Maps de l'Université Laval et le professeur Sakina-Dorothée Ayata de Sorbonne Université, France.

Le milieu de vie est essentiellement francophone, tandis que le travail en laboratoire et les interactions avec les collègues peuvent se faire en anglais comme il est d'usage en recherche scientifique.

Les stagiaires postdoctoraux de l'Université Laval reçoivent un salaire qui, ici, proviendra d'un projet de recherche ANR français (en EUR).
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The successful candidate will be based at the Département de Biologie from Université Laval, Québec, Canada and supervised by Prof. Frédéric Maps from Université Laval and Prof. Sakina-Dorothée Ayata from Sorbonne Université, France.

The living environment is essentially francophone, while work in the laboratory and interactions with colleagues can occur in English as is usual for scientific research.

Postdoctoral fellows in Université Laval receive a salary that, here, will come from a French ANR research project (in EUR).

Secteurs d'activité

Cycles ciblés

Clientèle ciblée

- Diplômés

Années d'expérience requise

0 an

Heures de travail

Horaire

Durée

Accessibilité