Chercheur en assimilation de données F/H
RESPONSABILITÉS: Le/la candidat(e) contribuera au projet de recherche PRECOBOVE (Prédiction en économie des émergences bovines) financé par l'ANR, visant à: i) développer une modélisation bioéconomique de la dermatose nodulaire contagieuse (DNC) en France, ii) prédire l'impact bioéconomique d'une nouvelle émergence au sein de la filière bovine française, iii) tester la mise en œuvre pratique du modèle de prédiction en cas de nouvelle émergence. La principale mission du candidat sera de contribuer au développement d'un modèle de simulation de la LSD, par le biais de travaux économétriques appliqués à l'ensemble de données exhaustif sur les données animales (BDNI) et aux données de marché. L'analyse des données sera réalisée conformément aux travaux antérieurs du laboratoire. L'extraction des données relatives aux prix du marché sera effectuée selon une étude antérieure sur le BTV (Tago, 2014), et à l'aide d'un modèle de tarification quasi-hédonique. Le/la candidat(e) contribuera également à la définition des scénarios de stratégies de contrôle de la dermatose nodulaire contagieuse (DNC), aux différentes situations de marché, et participera activement à la dernière étape du projet, un hackathon appliqué aux maladies émergentes dans la filière bovine française. PROFIL RECHERCHÉ: Les candidats doivent être titulaires d'un doctorat en économie récemment obtenu et posséder une solide expérience en économétrie et en exploration de données. Le candidat idéal aura démontré son potentiel pour mener des recherches de haute qualité, idéalement en ayant des articles en cours de révision ou déjà acceptés pour publication dans des revues internationales à comité de lecture. Le candidat retenu devra posséder une solide expérience en Python et/ou R et/ou SQL. Aucune connaissance en santé animale n'est requise. Poste à pourvoir d'une durée de 12 mois renouvelable 6 mois
Débutant accepté