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Répartition du mercure dans les plantes : Influence des paramètres environnementaux et modélisation des incertitudes pour l’application au modèle ORCHIDEE-Hg

Stage M1

8 semaines max, dates flexibles à partir de mai 2025

Niveau de formation et prérequis : Stage de M1. Le ou la stagiaire devra avoir des connaissances de base et/ou intérêt pour les processus biologiques et géochimiques et avoir des bases solides dans le traitement de données (R ou Python).
Laboratoire et encadrant : Institut des Géosciences de l’Environnement (IGE) équipe CHIANTI ; encadrante principale : Laura Sereni laura.sereni univ-grenoble-alpes.fr
Mots clés : mercure, assimilation, végétation, analyse de données

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Geomorphology and deep learning: Homogenization of a database of strike-slip fault markers for the evaluation of neural networks.

8 weeks between May and August 2025

Level of education and prerequisites: Being in Master 1 Geoscience or Geography or Computer Science, being interested in natural hazards, and being motivated by data science and machine learning, ideally with some experience in Python programming.

Laboratory: ISTerre Grenoble

Keywords: geomorphology, deep learning, remote sensing, strike-slip fault, digital elevation models.

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Géomorphologie et apprentissage profond : Homogénéisation d’une base de données de marqueurs de failles décrochantes pour l’évaluation de réseaux de neurones.

8 semaines entre mai et août 2025

Niveau de formation et prérequis : Être en Master 1 Géoscience ou Géographie ou Informatique, être intéressé par les aléas naturels, et être motivé par la science des données et l’apprentissage automatique, si possible avec une expérience en programmation Python.

Laboratoire : ISTerre Grenoble

Mots clés : géomorphologie, apprentissage profond, télédétection, faille décrochante, modèles numériques de terrain.

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