2025-1805142 – Chargé de recherche – Inférence causale pour l’analyse des impacts des produits phytopharmaceutiques H/F

Domaine / Métier : Recherche/Chercheuse / Chercheur
Nature de l’emploi : Emploi ouvert aux titulaires et aux contractuels
Description du poste :
Le poste
Sous l’autorité des chercheur.es responsables du projet, le/la titulaire du poste contribuera au projet PPBiodiv 2, visant à détecter des changements de biodiversité à les attribuer, notamment aux effets des produits phytopharmaceutiques (PPP) dans les populations d’oiseaux et de chauves-souris. Ce projet vise à mettre en œuvre des méthodes statistiques d’attribution et d’inférence causale reliant les données de ventes de pesticides en France aux données de biodiversité issues de suivis participatifs (Vigie-nature) pour extraire les effets spécifiques des substances actives sur la biodiversité, tout en contrôlant d’éventuels facteurs confondants tels que des effets de l’habitat ou d’autres pratiques agricoles. Le/la titulaire sera basé.e au MNHN, 43 rue Buffon, Paris.
Activités à détailler :
Analyses statistiques pour la détection et l’attribution : modèles d’inférence causale (Statistical matching, Convergent Cross Mapping…)
Manipulation de jeux de données volumineux (oiseaux et chiroptères pour la biodiversité ; pesticides, climat, sols, paysage, pratiques agricoles pour l’environnement)
Soutien à la coordination du groupe de chercheurs travaillant sur la problématique (organisation de réunions d’échanges notamment)

Objectifs à atteindre
Rédaction d’articles scientifiques et de rapports d’étude

Relations professionnelles
En interne : Echanges fréquents avec l’équipe Vigie-nature (dir. Anne Dozières) et avec d’autres chercheur.es de l’unité en tant que de besoin.
En externe : Echanges fréquents avec les personnels de l’ANSES, organisme financeur, avec les fournisseurs des données pesticides (OFB) et avec des collègues extérieurs travaillant sur cette problématique (notamment Stéphane Robin pour les statistiques)

Formation : Doctorat
Compétences et connaissances nécessaires
Excellente maîtrise des outils statistiques pour l’analyse des données spatio-temporelles, et notamment en méthodes d’attribution statistique
Compétences ou intérêts en écologie, Systèmes d’Information Géographique ou effets des produits phytopharmaceutiques seraient un plus
Excellentes capacités de communication scientifique (français et anglais)
Bonnes capacités rédactionnelles en français comme en anglais
Bonnes capacités relationnelles
Anglais courant (oral et écrit)

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