Emplois, stages

Le LESIA, Laboratoire d’Etudes Spatiales et d’Instrumentation en Astrophysique, est un laboratoire de l’Observatoire de Paris, situé sur le site de Meudon. Le LESIA est spécialisé dans l’instrumentation d’instruments scientifiques pour l’astrophysique spatiale et sol. Ses effectifs permanents sont composés des 70 chercheurs/enseignants chercheurs et de 65 ingénieurs/techniciens/administratifs plus de nombreux personnels non-permanents (thésards, post-docs,CDD). Les travaux de recherche postdoctorale se dérouleront en collaboration avec l’INRIA (Paris/Grenoble) et le CRAL (Lyon) . 1ère année : collaboration avec l’INRIA (Paris) pour le développement d’algorithmes d’apprentissage automatique 2ème année : collaboration avec le CRAL (Lyon) au sein d’une équipe investie dans le développement de nouveaux algorithmes dédiés à l’imagerie directe et à la caractérisation des systèmes exoplanétaires Une participation à la mise en œuvre des algorithmes développés pour la réduction des données d’archives est prévue. Le chercheur postdoctoral travaillera au sein d’une équipe d’astronomes et d’ingénieurs du projet.

Contraintes Mobilité géographique

Un objectif de l’ERC COBREX est la détection en imagerie directe et la caractérisation des planètes extrasolaires. Pour ce faire, nous utiliserons de nouveaux algorithmes pour analyser les données d’imagerie à grand contraste des archives et des observations futures, afin de repousser considérablement les limites de détection actuelles. Notre objectif est, en particulier, d’imager pour la première fois des exoplanètes dans la région 5-10 au, c’est-à-dire entre la distance de Jupiter et de Saturne dans notre système solaire. Pour atteindre ces objectifs, nous développerons des améliorations basées sur l’apprentissage pour l’algorithme PACO ciblant de nouvelles approches en lien avec la cartographie moléculaire et l’imagerie différentielle de référence.

– Développer de nouveaux algorithmes d’imagerie à contraste élevé pour l’imagerie et la caractérisation des exoplanètes
– Concevoir une architecture de réseau, pour capturer avec précision les non-stationnarités et les corrélations spatio-temporo-spectrales des données
– Concevoir une stratégie d’apprentissage robustes pour faire face à la qualité inégale des données et à la présence de valeurs aberrantes
– Concevoir les étapes d’entrainement complexes, compte tenu notamment du manque d’ensembles de données étiquetés et de reconstructions de la vérité terrain.

– Doctorat en traitement du signal ou équivalent
– Expertise en analyse statistique et traitement de données d’imagerie à grand contraste
– Expertise dans le développement d’algorithmes dédié à l’imagerie des exoplanètes
– Langages : mathlab, C +, python
– Valeurs : enthousiasme, ténacité, créativité, esprit d’équipe.

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