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Titre du stage : Développement d’une interface WEB de traitement automatique de signaux issus de Bio-loggers déployés sur des tortues marines.

Mots clés : Tortues marines, Bio-loggers, Interface WEB, Python, Développement

Niveau d'études souhaité : Bac+2 Minimum

Expérience souhaitée : première expérience dans le développement d’applications WEB responsive

Période : Janvier à Juillet 2023 (7 mois)

Structure d’accueil :
CNRS BOREA
Laboratoire de Biologie des Organismes et des Ecosystèmes Aquatiques
MNHN, CNRS 8067, SU, IRD 207, UCN, UA
Campus Martinique
BP-7207
97275 Schœlcher Cedex

Lieu de stage : CNRS IPHC, UMR7178 23 rue du lœss, Strasbourg.

Encadrant : Dr. Damien Chevallier (damien.chevallier@cnrs.fr, CNRS-BOREA)

Co-encadrant : Sébastien Geiger (sebastien.geiger@iphc.cnrs.fr, CNRS-IPHC)

Contexte

Dans le cadre du programme de recherche ANTIDOT (Association of News Tools to Improve the understanding of the Dynamic Of Threatened marine turtles) dirigé par Damien Chevallier (IPHC, CNRS à Strasbourg), des Bio-loggers ont été déployés sur des tortues marines aux Antilles-Guyane afin d’étudier leurs comportements fins, en lien avec les variables environnementales.
En parallèle, des algorithmes d’apprentissage supervisé faisant appel à du deep learning ont été développés afin de traiter automatiquement les données issues de bio-loggers et d’en identifier les comportements.
De nombreux chercheurs et ONG utilisent les Bio-loggers pour étudier l’écologie des tortues marines dans toutes les régions du globe. Néanmoins, le manque de validation des données issues de ces loggers, rend impossible l’interprétation d’une séquence accélérométrique.
Dans ce contexte, l’objectif du projet ANTIDOT est de mettre à disposition de cette communauté scientifique, une interface web capable de traiter automatiquement leurs données issues des Bio-loggers déployés sur les tortues marines.

Objectif du stage

L’objectif de ce stage sera de développer une interface WEB de traitement automatique de signaux issus de Bio-loggers déployés sur des tortues marines.
Il s’agira de construire une chaine de traitement utilisant des techniques de Machine Learning existant, afin de visualiser les données de manière interactive via un navigateur web (budget temps, carte GPS, déplacement 2D ou 3D).

Les bio-loggers sont constitués de micro-capteurs (accéléromètre, gyroscope, magnétomètre, GPS et capteur de pression) qui permettent l’enregistrement en continue de données sur le mouvement des tortues marines.

Compétences/aptitudes particulières requises pour ce stage :

  • Maîtriser les langages de développement, notamment Python et être à l'aise avec les environnements de développement associés
  • Python, numpy, pandas, SciPy, Django, tensorflow ou Keras
  • Connaitre les principes clients serveurs en html
  • Les format json, ajax, REST, bootstrap,
  • Les bibliothèques javascript pour l'affichage de données GPS,3D, Scatter plot
  • Connaissance des outils de travail collaboratifs (Git, wiki, …)
  • Rédiger des documentations utilisateurs liées à l’utilisation de l’application
  • Esprit d’équipe, autonomie et rigueur seront nécessaires pour mener à bien le stage

Compétences de la structure d’accueil en relation avec le stage (étude ou articles sur la thématique) :

Contexte de travail

Le projet se déroulera au sein du Laboratoire BOREA (Damien Chevallier, UMR CNRS 8067), en collaboration étroite avec l'équipe de la plateforme Cloud SCIGNE de l'IPHC (Sébastien Geiger, UMR CNRS 7178, Strasbourg).
Le/la candidat-e intégrera l'équipe de la plateforme Cloud SCIGNE et pourra bénéficier de l'ensemble des conditions matérielles (ressources informatiques) et humaines (partage d'expertises), nécessaire à la bonne réalisation de ce projet. Il sera en relation direct avec les chercheurs du projet.

Candidature:

Les candidat(es) intéressé(e)s peuvent déposer leur candidature par mail en fournissant un CV, accompagné d’une lettre de motivation.

Gratification selon le barème en vigueur.