Analyse de données XRF et hyperspectrales pour l’identification et la quantification de mélanges de pig
Référence : UMR8029-NACCHI-013
- Fonction publique : Fonction publique de l'État
- Employeur : Centre national de la recherche scientifique (CNRS)
- Localisation : 91190 GIF SUR YVETTE (France)
Partager la page
Veuillez pour partager sur Facebook, Twitter et LinkedIn.
- Nature de l’emploi Emploi ouvert uniquement aux contractuels
-
Nature du contrat
CDD d'1 an
- Expérience souhaitée Non renseigné
-
Rémunération Fourchette indicative pour les contractuels 2496,98 € brut/an Fourchette indicative pour les fonctionnaires Non renseignée
- Catégorie Catégorie A (cadre)
- Management Non renseigné
- Télétravail possible Non renseigné
Vos missions en quelques mots
Missions :
La personne recrutée participera aux travaux de l’équipe SICOIA du laboratoire SATIE sur la thématique Cultural Heritage, en collaboration avec le C2RMF. Elle contribuera au développement de méthodes d’analyse de données multimodales pour l’étude d’œuvres d’art, notamment les portraits du Fayoum, à partir d’acquisitions par fluorescence X (XRF) et imagerie hyperspectrale.
Activités :
L’objectif est d’identifier les pigments présents dans les œuvres étudiées et, lorsque cela est possible, d’estimer leur proportion dans les mélanges. Les données XRF apportent des informations sur les éléments chimiques, tandis que les données hyperspectrales mesurent sur la réponse optique (visible/infrarouge) des matériaux ; leur combinaison doit permettre une caractérisation plus robuste et plus fine des pigments utilisés.
Contexte de travail :
Le lieu de travail est partagé entre le laboratoire SATIE (site du plateau de Saclay) et le C2RMF (Paris).
Profil recherché
Competences :
Les méthodes développées s’appuieront sur des modèles d’apprentissage profond adaptés aux cubes de données spectrales et spatiales, en particulier des architectures de type Transformer 1D pour l’analyse des spectres et/ou 2D pour la prise en compte des interactions spatiales. Un enjeu majeur réside dans le faible nombre de données annotées disponibles. Les travaux porteront donc sur des stratégies d’apprentissage faiblement supervisé ou few-shot, combinant pré-entraînement auto-supervisé sur des jeux de données simulés, adaptation/fine-tuning sur données réelles, et, si nécessaire, apprentissage semi-supervisé à partir de données partiellement annotées ou non labellisées.
Une attention particulière sera portée à la qualité des annotations produites, à la prise en compte de leur incertitude, ainsi qu’à l’interprétabilité des résultats, afin de fournir des cartes de pigments et des estimations de mélanges exploitables par les spécialistes du patrimoine.
Le poste s’adresse à une personne de niveau master, ingénieur ou doctorat, avec une formation en traitement du signal ou des images, apprentissage automatique, vision par ordinateur ou domaine proche. De bonnes compétences en Python et en apprentissage profond, idéalement avec PyTorch, sont attendues. Une expérience en imagerie hyperspectrale, XRF, données multimodales, apprentissage faiblement supervisé ou unmixing serait appréciée, mais n’est pas indispensable. Une appétence pour les applications interdisciplinaires, en particulier dans le domaine du patrimoine culturel, ainsi que des qualités d’autonomie, de rigueur expérimentale et de communication seront importantes
Contraintes et risques :
Aucuns risques.
Niveau d'études minimum requis
- Niveau Niveau 6 Licence/diplômes équivalents
- Spécialisation Spécialités pluriscientifiques
Langues
- Français Seuil
Qui sommes-nous ?
Le Centre national de la recherche scientifique est un organisme public de recherche pluridisciplinaire placé sous la tutelle du ministère de l’Enseignement supérieur, de la Recherche et de l’Innovation.
C’est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 33 000 femmes et hommes (dont plus de 16 000 chercheurs et plus de 16 000 ingénieurs et techniciens), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines.
Depuis plus de 80 ans, le CNRS développe des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait du CNRS un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde.
Le partenariat qui lie le CNRS avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche.
À propos de l'offre
-
Le Centre national de la recherche scientifique est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 34 000 femmes et hommes (plus de 1 000 laboratoires et 200 métiers), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines. Depuis plus de 80 ans, y sont développées des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit que le CNRS tisse entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait de lui un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde. Le partenariat qui le lie avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires (près de 100 chaque année) témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche.
-
Vacant
-
Experte / Expert en instrumentation et expérimentation
