Poste de doctorant en modélisation spatio-temporelle des événements extrêmes (incendies de forêt)

Introduction

L'UNIL est un établissement d'enseignement et de recherche international de premier plan, avec plus de 5 000 employés et 17 000 étudiants répartis entre son campus de Dorigny, le CHUV et Epalinges. En tant qu'employeur, l'UNIL encourage l'excellence, la reconnaissance individuelle et la responsabilité.

unil.ch/travailler

Présentation

Un poste de doctorant en modélisation spatio-temporelle des événements extrêmes (incendies de forêt) financé par le Fonds National Suisse de la Recherche Scientifique (FNS) est disponible dans le laboratoire du Dr Marj Tonini à l'Institut des Dynamiques de la Surface Terrestre (IDYST), Faculté des Géosciences et de l'Environnement (GSE), Université de Lausanne (Unil), en collaboration avec la Professeure Valérie Chavez-Demoulin (co-PI), Professeure de Statistiques à la Faculté des Hautes Études Commerciales (HEC Lausanne), Unil.

Le laboratoire se concentre sur le développement d'approches innovantes d'apprentissage automatique et statistiques pour des jeux de données environnementales spatio-temporelles complexes. Nous recherchons un candidat pour rejoindre ExtFire, un projet financé par le FNS qui vise à développer le premier cadre paneuropéen combinant la théorie des valeurs extrêmes non stationnaire (EVT), l'inférence causale et l'apprentissage profond sensible aux extrêmes pour quantifier et prédire le risque extrême d'incendies de forêt de manière reproductible et transférable. En plus des deux PIs, l'équipe ExtFire réunit trois partenaires externes aux expertises complémentaires : le Professeur Marco Turco (Université de Murcie, Espagne) apporte une expertise spécialisée dans les interactions feu-climat ; le Dr Paolo Fiorucci (Fondation de Recherche CIMA, Italie) apporte son expertise en simulation de propagation des incendies ; et le Dr Erwan Koch (Centre d'Expertise pour les Extrêmes Climatiques, Unil) fournit une expertise en EVT spatiale et champs aléatoires max-stables. Le candidat retenu rejoindra le laboratoire du Dr Tonini à l'IDYST et travaillera en étroite collaboration avec le chercheur postdoctoral recruté dans le cadre du projet ExtFire, bénéficiant de l'expertise et du soutien de toute l'équipe ExtFire.

Informations sur le poste

Date de début prévue : 1er janvier 2027 ou selon accord

Durée du contrat : 1 an, renouvelable jusqu'à un maximum de 4 ans

Taux d'activité : 100%

Lieu de travail : Université de Lausanne, Quartier Unil-Mouline, bâtiment Geopolis

Vos responsabilités

Le candidat retenu développera des recherches menant à un doctorat en sciences de l'environnement sous la supervision principale du Dr Marj Tonini. L'étudiant en doctorat contribuera à ExtFire en développant le noyau piloté par les données du projet.

Les principales tâches incluent :

• harmoniser et intégrer de grands jeux de données ouverts sur les incendies de forêt, la météorologie et la surface terrestre dans une infrastructure de données paneuropéenne cohérente ;
• développer des modèles statistiques et spatio-temporels pour caractériser les événements extrêmes liés aux incendies, tels que ceux avec des zones brûlées très étendues ou une propagation rapide ;
• construire les jeux de données et les modèles d'apprentissage automatique de base utilisés pour évaluer les prédictions des événements extrêmes ;
• appliquer des méthodes d'IA explicable (par exemple SHAP) pour identifier les principaux facteurs environnementaux des incendies extrêmes selon les régions ;
• rédiger des articles scientifiques, présenter les résultats lors de conférences internationales et aider à l'enseignement (jusqu'à 10 % du temps).

Vos qualifications

Nous recherchons un candidat motivé avec le profil suivant :

• Envie de rédiger une thèse en modélisation spatio-temporelle des événements extrêmes (incendies de forêt) ;
• Master en sciences de l'environnement, géosciences, statistiques, mathématiques appliquées, physique, informatique ou dans un domaine quantitatif proche, avec un excellent dossier académique ;
• Expérience pratique en apprentissage automatique, idéalement apprentissage profond (par exemple PyTorch, TensorFlow), et familiarité avec l'IA explicable ;
• Solide formation en statistiques et analyse de données (par exemple probabilité, régression, séries temporelles ou statistiques spatiales). La connaissance de la théorie des valeurs extrêmes est un atout ;
• Compétences solides en programmation Python et/ou R, démontrées par une expérience dans le traitement et l'analyse de grands jeux de données (par exemple données climatiques en grille ou télédétection, formats NetCDF/raster) ;
• Maîtrise de l'anglais, écrit et parlé, avec la capacité de rédiger des rapports scientifiques. La connaissance du français est un atout ;
• Expérience avérée dans l'analyse quantitative ou la modélisation des risques naturels (par exemple incendies de forêt, inondations, glissements de terrain, séismes), démontrée par une thèse, un projet ou une publication, est un atout.

Ce que le poste vous offre

Nous offrons un environnement de travail dynamique et inclusif, favorisant un fort esprit de communauté et fournissant un soutien dédié au développement d'une carrière académique. Nos membres d'équipe font partie de réseaux de recherche internationaux, et les doctorants sont encouragés et soutenus pour participer à ces réseaux, y compris aux conférences et ateliers.

Le poste est financé par le Fonds National Suisse de la Recherche Scientifique (FNS), avec un salaire conforme aux grilles salariales du FNS et de l'UNIL, ainsi qu'un financement dédié pour les conférences, ateliers et séjours de recherche. Diverses opportunités de formation continue sont également disponibles, soit à l'UNIL, soit au sein d'autres organisations promouvant la recherche doctorale.

Nous offrons un agréable lieu de travail dans un environnement académique multiculturel, diversifié et dynamique. Opportunités de formation professionnelle, nombreuses activités et autres avantages à découvrir.

unil.ch/travailler

Contact pour plus d'informations

Dr Marj Tonini - marj.tonini@unil.ch

Votre candidature

Date limite : 08.11.2026

Veuillez soumettre les documents suivants dans un seul fichier PDF :

• Lettre de motivation (max. 1 page) exposant votre motivation et expliquant comment votre parcours et expérience correspondent au projet.
• Curriculum vitae, incluant une liste de publications, le cas échéant.
• Copies des diplômes académiques, relevés de notes et mémoire de Master.
• Noms, adresses e-mail et numéros de téléphone de deux référents.
• Courte présentation (max. 1 page) décrivant un projet antérieur impliquant l'analyse quantitative ou computationnelle de données environnementales ou de risques naturels (par exemple votre mémoire de Master, un projet de recherche ou un stage), incluant votre contribution personnelle et un lien vers votre code (par exemple GitHub), si disponible.

Seules les candidatures via ce site web seront prises en compte.

Nous vous remercions de votre compréhension.

Informations complémentaires

L'UNIL s'engage à :
• l'égalité, la diversité et l'inclusion au sein de sa communauté ;
• garantir un environnement ouvert et respectueux propice au développement personnel ;
• offrir des conditions de travail facilitant l'équilibre vie professionnelle-vie privée ;
• soutenir les chercheurs en début de carrière.

unil.ch/egalite
unil.ch/familles
unil.ch/graduatecampus