Post-doctorant·e en prévision de la ressource en eau souterraine par apprentissage statistique et étude des incertitudes - CDD 21 mois - IMT Mines Alès

Confidential

Alès, Occitanie, France permanent

Posted: April 30, 2026

Job Description

Venez rejoindre l'IMT Mines Alès, grande école de prestige qui se classe parmi les meilleures écoles d’ingénieurs sur le plan national et mondial et implantée à Alès, ville à taille humaine, capitale des Cévennes où la qualité de vie est fortement appréciée par ses habitants.

Créée en 1843, IMT Mines Alès compte à ce jour 1400 élèves (dont 250 étrangers) et 380 personnels. L’école dispose de 3 centres de recherche et d’enseignement de haut niveau scientifique et technologique, qui œuvrent dans les domaines des matériaux et du génie civil (C2MA), de l’environnement et des risques (CREER), de l’intelligence artificielle et du génie industriel et numérique (CERIS). Elle dispose de 12 plateformes technologiques et compte 1600 entreprises partenaires. Pour en savoir plus : https://www.imt-mines-ales.fr

Vous êtes rattaché(e) au Centre de Recherche et d’Enseignement en Environnement et Risques (CREER) de l'IMT Mines Alès et dans l'unité de recherche : HSM.

Ce travail s’inscrit dans le cadre du projet PREV’IA qui s’intéresse à la connaissance et à la prévision des ressources en eaux de la nappe plioquaternaire de la plaine de Roussillon, ainsi qu’au calcul et à la visualisation des incertitudes associées à un modèle statistique précédemment élaboré par IMT Mines Alès sur la source du Lez.

Vos missions :

• Basé sur les résultats des précédentes études, vous devrez compléter les données et poursuivre la conception des modèles statistiques hydrodynamiques prenant en compte les hétérogénéités spatiales, et permettant d’appréhender l’impact des prélèvements anthropiques sur les niveaux d’eau au sein des différents compartiments de la nappe de Roussillon.

• Vous réaliserez des modèles de prévision qui pourront être utilisés dans un autre travail pour déterminer l’évolution de ces grandeurs en fonction du changement climatique ; vous pourrez pour cela prendre en compte les données de sortie du projet « explore 2 ».

Vous trouvez plus d’information sur le descriptif du poste ci-dessous :

https://partage.imt.fr/index.php/s/gd8wJXfwSr5eiq6

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