Postdoctorant/Data Scientist en Nutrition Animale 100%
ETH Zürich
Zurich
Infos sur l'emploi
- Date de publication :20 septembre 2025
- Taux d'activité :100%
- Type de contrat :Durée indéterminée
- Lieu de travail :Zurich
Postdoctorant/Data Scientist en Nutrition Animale
100%, Zurich, contrat à durée déterminée
Êtes-vous un innovateur avide de données désireux de relever les défis pressants de la durabilité de l’élevage ? Le groupe Nutrition Animale de l’ETH Zurich recrute un chercheur postdoctoral talentueux ou un Data Scientist expérimenté pour exploiter l’IA, l’apprentissage automatique et la modélisation statistique sur des ensembles de données de pointe en alimentation de précision, comportement et bien-être animal, multi-omiques et impact environnemental. Rejoignez notre équipe interdisciplinaire pour impulser des avancées concrètes en nutrition des bovins laitiers et au-delà – postulez dès aujourd’hui et façonnez l’avenir de l’agriculture durable !
Contexte du projet
Le groupe Nutrition Animale, dirigé par le Prof. Mutian Niu à l’Institut des Sciences Animales de l’ETH Zurich, se concentre sur l’avancement de la production animale durable grâce à des stratégies nutritionnelles innovantes. Nos recherches intègrent des expériences basées sur des hypothèses avec des approches basées sur les données pour améliorer l’efficacité d’utilisation des nutriments chez les ruminants, en particulier les bovins laitiers. Les domaines clés incluent l’alimentation et la nutrition, la physiologie nutritionnelle, l’élevage de précision et les approches multi-omiques pour une production laitière durable, en utilisant la modélisation statistique avancée, l’apprentissage automatique et l’IA pour découvrir des connaissances biologiques et optimiser l’efficacité de production, la santé animale et l’impact environnemental. Nous recherchons un chercheur talentueux pour rejoindre notre équipe dynamique et interdisciplinaire et faire avancer nos efforts computationnels dans ces domaines.
**La date de début est à convenir**
Description du poste
Vous identifierez les lacunes critiques de connaissances, développerez et appliquerez des modèles d’apprentissage automatique, des analyses statistiques et des outils pilotés par l’IA pour analyser des ensembles de données à grande échelle d’animaux, incluant métabolomique, microbiomique, comportement et données de performance de production.
Les responsabilités incluent :
- Concevoir et mettre en œuvre des modèles statistiques et d’apprentissage automatique pour le métabolisme des nutriments, la fonction ruminale, les réponses physiologiques et l’efficacité alimentaire.
- Intégrer des données multi-omiques avec des métriques environnementales et de production pour soutenir les stratégies de gestion de ferme de précision.
- Exploiter des méthodologies émergentes (par ex., inférence causale) pour découvrir des fonctions biologiques complexes.
- Collaborer avec des biologistes expérimentaux pour valider les modèles et traduire les connaissances en recommandations pratiques pour une agriculture durable.
- Contribuer aux propositions de subventions, publications dans des revues à fort impact et développement d’outils open-source.
- Pour les titulaires d’un doctorat, opportunités de projets de recherche indépendants et mentorat des membres juniors de l’équipe ; pour les data scientists expérimentés, focus sur l’analytique appliquée dans les initiatives en cours du groupe.
Ce poste offre une flexibilité pour s’aligner avec votre expertise, faisant le lien entre innovation computationnelle et applications biologiques en nutrition animale.
Profil
- Un doctorat en science des données, informatique, mathématiques appliquées, bioinformatique, statistiques, sciences animales ou domaine connexe est préféré.
- Les candidats titulaires d’un master avec plus de 3 ans d’expérience professionnelle pertinente seront également considérés.
- Solide expertise en modélisation statistique, apprentissage automatique (par ex., apprentissage supervisé/non supervisé, apprentissage profond) et cadres d’IA (par ex., Python, R, TensorFlow, PyTorch).
- Expérience avec des données biologiques ou en sciences animales (par ex., omiques, données de production en séries temporelles) est très souhaitable ; familiarité avec la nutrition des ruminants, la modélisation de la durabilité ou l’agriculture de précision est un plus.
- Maîtrise de la gestion des données, visualisation et calcul haute performance (par ex., Python/R pour analyse, cloud computing).
- Excellentes compétences en communication et esprit collaboratif, avec un historique de travail interdisciplinaire.
- Maîtrise de l’anglais (écrit et parlé).
Nous recherchons une personne curieuse, proactive, passionnée par l’utilisation de la science des données pour relever les défis mondiaux de la sécurité alimentaire et de la durabilité environnementale.
Lieu de travail
Lieu de travail
Nous offrons
- Un environnement de recherche stimulant dans une institution de renommée mondiale, avec accès à des installations et ensembles de données de pointe.
- Des opportunités de développement professionnel, incluant conférences, collaborations avec des partenaires industriels et contributions à des projets de haut niveau sur le bien-être des bovins laitiers et la breathomique.
- Un salaire compétitif conforme aux standards de l’ETH Zurich, horaires flexibles et soutien à l’équilibre vie professionnelle/vie privée.
- Appartenance à une équipe diverse et internationale engagée dans une science innovante et impactante.
Nous, à l’ETH Zurich, nous engageons à construire un corps professoral et un personnel diversifiés. Nous valorisons et promouvons la diversité et recherchons des candidats engagés à favoriser un environnement inclusif.
Nous valorisons la diversité et la durabilité
Curieux ? Nous aussi.
Nous attendons votre candidature en ligne incluant :
- Une lettre de motivation exposant votre intérêt et votre adéquation au poste.
- Un CV détaillé avec liste de publications et expériences pertinentes.
- Les coordonnées de 2-3 références professionnelles.
- Optionnellement, un portfolio GitHub ou des exemples de projets en science des données.
Veuillez soumettre votre candidature via notre système en ligne. Les candidatures seront examinées au fur et à mesure, avec une date de début préférée début 2026. Pour toute question concernant le poste, veuillez contacter Mutian Niu par email mutian.niu@usys.ethz.ch (pas de candidatures par ce biais).
