Chercheur Postdoctoral Pour Les Données Ouvertes - Strasbourg, France - CNRS

CNRS

Entreprise vérifiée

Strasbourg, France

il y a 3 semaines

Posté par:

Sophie Dupont

beBee Recruiter

Description

Cette offre est disponible dans les langues suivantes:

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Date Limite Candidature : lundi 29 avril 2024

**Informations générales**:
**Intitulé de l'offre **:Chercheur postdoctoral pour les données ouvertes en astrophysique, projet CDS-ODAS H/F**
Référence : UMR7550-MARALL-013
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : STRASBOURG
Date de publication : mardi 9 avril 2024
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 24 mois
Date d'embauche prévue : 2 septembre 2024
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : A partir de 2833€ bruts mensuels selon expérience.
Niveau d'études souhaité : Niveau 8 - (Doctorat)
Expérience souhaitée : Indifférent
Section(s) CN : Système solaire et univers lointain

**Missions**:
Soutien scientifique au projet "Open Data in Astronomy" au Centre de Données Astronomiques de Strasbourg (CDS).

**Activités**:
- Le développement et la mise en œuvre de méthodes d'extraction de métadonnées à partir de données associées (au format FITS) en utilisant différents outils et langages de programmation.
- La documentation du flux de travail et des outils développés, ainsi que l'établissement de bases de connaissances.
- L'interaction avec le personnel technique et scientifique du CDS pour comprendre et répondre aux besoins et exigences des utilisateurs finaux et du flux de travail du CDS.
- La maintenance d'une bibliothèque de propriétés d'instruments et de télescopes pour servir de référence dans le processus d'extraction de métadonnées.
- La participation à des séries de tests et à des tests de régression pour évaluer l'efficacité des méthodes développées.
- La participation aux réunions hebdomadaires du service VizieR sur la qualité des données et l'ingestion.

**Compétences**:

- Doctorat en astronomie ou en physique.
- Expérience pratique dans l'analyse et l'interprétation des données astronomiques.
- Maîtrise de la programmation scientifique, en particulier avec Python.
- Bonne compréhension des enjeux liés à la gestion des données scientifiques, y compris la réutilisation et la reproductibilité.
- Capacité à travailler en équipe et à communiquer efficacement avec des collègues d'horizons divers.

**Contexte de travail**:
**Contraintes et risques**:
Pas de risques particuliers.