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Ingénieur de recherche au CNRM en Intelligence Artificielle pour la prévision du temps F/H

À propos de l'employeur :
Météo France
Météo France

Critères de l'offre :

Fonction
Conseiller·e commercial·e sédentaire
Contrat
CDD
Heures
Temps plein
Salaire
Entre 2500 et 3000€
Expérience
Débutant(e) (< 2 ans)
Diplôme
Bac + 5 / Master
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Description de l'offre

Expert public de la météo et du climat, Météo-France est à vos côtés pour contribuer à votre sécurité au quotidien et vous aider à prendre les meilleures décisions, dans un climat qui change. Face à des épisodes météo dangereux encore plus intenses et plus fréquents sous l’effet du changement climatique, nos missions au service de votre sécurité sont cruciales. Nous mobilisons notre expertise, notre excellence scientifique et technologique pour vous permettre d’anticiper les phénomènes météorologiques et climatiques à enjeux, et de vous y adapter.

Retrouvez-nous en ligne : https://meteofrance.com/carte-didentite-de-meteo-france

Rejoindre Météo France, c'est intégrer une organisation multi-sites, situés en hexagone, en Outre-mer, etc. L'organisation de Météo-France s'appuie sur des directions centrales et des directions interrégionales. Ci-dessous, la présentation de la direction que vous pourriez rejoindre :

La Direction de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche (DESR) rassemble les entités de recherche de Météo-France (principalement CNRM, SAFIRE, LACy), l'Ecole Nationale de la Météorologie, et les services partagés de soutien administratif et informatique (PGA).

Le Centre National de Recherches Météorologiques (CNRM) est une Unité Mixte de Recherche (UMR 3589) avec la double tutelle Météo-France et CNRS. Le CNRM conduit des recherches dans le domaine de la météorologie et du climat, de l'observation, la compréhension et la modélisation des processus jusqu'à la mise au point de systèmes de prévision météorologique et de projection

climatique pouvant être transférés aux services opérationnels de Météo-France.

Le Groupe de Modélisation pour l'Assimilation et la Prévision (GMAP) , basé à Toulouse, est l'un des 6 groupes ou centres de recherche du CNRM. Sa mission est de maintenir et développer les systèmes de prévision numérique du temps (PNT) opérationnels de Météo-France et de conduire des recherches qui préparent les futures versions.

Pourquoi nous rejoindre ?

Embarquez pour une aventure stimulante et au service de tous aux côtés d’hommes et de femmes engagés quotidiennement face aux défis posés à notre société par la météo et le climat. Et ainsi bénéficiez des avantages suivants : horaires flexibles, RTT, télétravail, restaurant administratif ou ticket restaurant, participation à hauteur de 75% pour les transports en commun, participation pour la mutuelle, associations sportives et culturelles en fonction du site concerné, (escalade, gym, poterie, théâtre etc..).

D'autres avantages vous attendent, venez les découvrir !

Ce poste est proposé dans le cadre du projet Horizon WeatherGenerator (https://weathergenerator.eu/). L'un des objectifs de WeatherGenerator est d'améliorer les prévisions météorologiques et climatiques, en particulier en cas d’événements extrêmes tels que les inondations, les vagues de chaleur et les tempêtes. Le projet réunit un consortium de 16 institutions européennes de premier plan, dont des universités, des centres de recherche, des services météorologiques et des organismes du secteur de l'énergie. Il est coordonné par le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT). Il s’appuie sur les dernières avancées en matière d'apprentissage de représentations à grande échelle et de calcul haute performance, afin de développer un modèle de fondation du système Terre. Le modèle de fondation est entraîné sur plusieurs jeux de données de grande taille. Le but est ensuite qu’il puisse être utilisé pour la recherche scientifique et pour des applications concrètes via le fine-tuning. Météo-France participe à cet effort international et cherche à appliquer ce cadre à la prévision du temps sur la France métropolitaine, avec un effort particulier sur la modélisation d’événements extrêmes à l’échelle kilométrique.

L'objectif du poste est d’appliquer le modèle WeatherGenerator pour la prévision météorologique régionale à courte échéance. Vous aurez les responsabilités suivantes :

• Prendre en main le modèle WeatherGenerator et l’entraîner sur les données Arome pour la prévision

météorologique haute résolution ;

• Evaluer les performances du modèle et les comparer à celles d’autres solutions en cours de développement dans

l’équipe ;

• Implémenter et évaluer des stratégies pour la modélisation probabiliste ;

• Travailler en équipe et communiquer efficacement avec les partenaires internationaux du projet ;

• Contribuer aux workshops et hackathons du projet, et plus largement aux activités de valorisation et de dissémination (incluant : la rédaction des rapports et des livrables du projet, des publications scientifiques)

Informations complémentaires :

Poste ouvert aux personnes en situation de handicap.

Poste en horaires de bureau.

CDD de 18 mois

Télétravail possible : 1 jour par semaine maximum


Un diplôme de master ou école d’ingénieur en sciences de l'atmosphère, en statistiques ou en intelligence artificielle est souhaité, une thèse dans l’un de ces domaines est un plus.

Une solide expérience en algorithmes d'apprentissage profond, en particulier les réseaux transformers et les modèles génératifs.

Une première expérience en géociences serait appréciée, à défaut une forte motivation pour les sciences de l’atmosphère.

Maîtrise experte du langage de programmation Python et des bibliothèques d'IA (PyTorch).

Expérience dans le traitement de gros volumes de données (frameworks de calculs et de lecture distribués).

Connaissance de l’environnement Linux.

Niveau autonome en anglais souhaité.

Aptitude aux travaux scientifiques, communication écrite et orale en anglais (réunions de travail à l'étranger envisagées).

Curiosité scientifique, autonomie et rigueur dans l’interprétation des résultats.

Date limite de candidature : 01/11/2026

Courriels des personnes à contacter pour tous renseignements complémentaires : laure.raynaud@meteo.fr , clement.brochet@meteo.fr, matteo.salis@meteo.fr, sara.akodad@meteo.fr

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