À vos côtés dans un climat qui change
Expert public de la météo et du climat, Météo-France est à vos côtés pour contribuer à votre sécurité au quotidien et vous aider à prendre les meilleures décisions, dans un climat qui change.
Face à des épisodes météo dangereux encore plus intenses et plus fréquents sous l’effet du changement climatique, nos missions au service de votre sécurité sont cruciales.
Nous mobilisons notre expertise, notre excellence scientifique et technologique pour vous permettre d’anticiper les phénomènes météorologiques et climatiques à enjeux, et de vous y adapter.
Apprenti Chargé d'études climatiques F/H
Toulouse, 31057
Alternance
01/09/2026- 31/08/2027
Description
Expert public de la météo et du climat, Météo-France est à vos côtés pour contribuer à votre sécurité au quotidien et vous aider à prendre les meilleures décisions, dans un climat qui change. Face à des épisodes météo dangereux encore plus intenses et plus fréquents sous l’effet du changement climatique, nos missions au service de votre sécurité sont cruciales. Nous mobilisons notre expertise, notre excellence scientifique et technologique pour vous permettre d’anticiper les phénomènes météorologiques et climatiques à enjeux, et de vous y adapter.
Retrouvez-nous en ligne : https://meteofrance.com/carte-didentite-de-meteo-france
Rejoindre Météo France, c'est intégrer une organisation multi-sites, situés en hexagone, en Outre-mer, etc. L'organisation de Météo-France s'appuie sur des directions centrales et des directions interrégionales. Ci-dessous, la présentation de la direction que vous pourriez rejoindre :
La Direction des Services Météorologiques (DSM) a pour mission de proposer, conduire et mettre en œuvre la politique de Météo France en matière de produits et services météorologiques à destination de tous les clients externes de Météo France qu'ils soient publics ou privés, dans les domaines institutionnel, commercial, aéronautique ou des données publiques.
Le/la contractuel.le sera accueilli.e dans la division Data Science & Consultance (DC) qui fait partie de la DSM, et plus particulièrement du département Conseil et Service. Cette équipe a pour rôle de prendre en charge les études externes et les activités de consultance confiées à la DSM pour les grands comptes quel que soit leur secteur d'activité (énergie, spatial, climat urbain, défense).
La division Data science & Consultance fournit une expertise météorologique et climatique pour aider ses bénéficiaires à prendre les meilleures décisions face aux opportunités climatiques, aux contraintes météorologiques ou aux impacts du changement climatique.
Pourquoi nous rejoindre ?
Embarquez pour une aventure stimulante et au service de tous aux côtés d’hommes et de femmes engagés quotidiennement face aux défis posés à notre société par la météo et le climat. Et ainsi bénéficiez des avantages suivants : horaires flexibles, RTT, télétravail, restaurant administratif ou ticket restaurant, participation à hauteur de 75% pour les transports en commun, participation pour la mutuelle, associations sportives et culturelles en fonction du site concerné, (escalade, gym, poterie, théâtre etc..).
D'autres avantages vous attendent, venez les découvrir !
Missions
Dans le contexte de l’adaptation au changement climatique, les besoins en données météorologiques à haute résolution temporelle augmentent fortement. De nombreux études d’impact dans les domaines de l’hydrologie, de l’énergie, le transport, de l’agriculture ou de la gestion des risques nécessitent des variables météorologiques à pas de temps horaire. Alors que les projections climatiques issues des modèles régionaux et globaux sont généralement disponibles à une résolution journalière, le développement de méthodes de désagrégation horaire constitue donc un enjeu majeur pour les services climatiques de nouvelle génération.
Le poste proposé vise à développer et évaluer différentes approches permettant de reconstruire des séries météorologiques horaires cohérentes à partir de projections climatiques journalières. Une première partie des travaux portera sur la mise en œuvre de méthodes statistiques existantes fondées sur la recherche d’analogues atmosphériques et l’utilisation de bases de données de référence telles que SAFRAN. En parallèle, de nouvelles approches basées sur les techniques d’apprentissage automatique (Machine Learning) seront développées afin d’explorer leur potentiel pour représenter la variabilité intra-journalière et les événements extrêmes.
Une attention particulière sera accordée à l’évaluation de la cohérence temporelle, spatiale et inter-variable des séries produites ainsi qu’à leur capacité à préserver les signaux de changement climatique. Enfin, une intercomparaison systématique des différentes méthodes sera réalisée afin d’identifier leurs performances respectives, leurs incertitudes et leurs domaines de validité. Les résultats contribueront au développement d’outils et de services climatiques destinés aux études d’impact et aux stratégies d’adaptation dans différents secteurs socio-économiques.
Profil
Connaissances de base : météorologie, climat, statistique, modélisation numérique
Savoir faire généraux : développer en langage Python, savoir analyser de grands jeux de données, savoir poser une problématique, savoir évaluer un résultat de simulation par un score, savoir lire et interpréter un article de recherche, savoir rédiger, savoir présenter oralement. Des connaissances en méthodes IA pour l'analyse des données geophysiques seront appréciées.
Langues : français et anglais.
Aptitude au travail en équipe.
Diplôme: ingénieur ou master.
Filière: sciences de l'environnement, physique ou mathématiques appliquées.