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.
Ingénieur en assimilation de données et évaluation de stratégies d'équipement d'avions en capteurs d'humidité (F/H)
Toulouse, 31057
CDD
01/01/2027- 31/12/2028
2705€- 3470€
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 DESR (Direction de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche) rassemble les entités de recherche de Météo-France (principalement CNRM, SAFIRE, LACy), l'Ecole Nationale de la Météorologie, et les services partagés de soutien administratif et informatique (PGA).
Le CNRM est une Unité Mixte de Recherche (UMR 3589) avec la double tutelle Météo-France et CNRS. Le CNRM conduit des recherches dans le domaine de la météorologie et du climat, de l'observation, la compréhension et la modélisation des processus jusqu'à la mise au point de systèmes de prévision météorologique et de projection climatique pouvant être transférés aux services opérationnels de Météo-France.
Le GMAP (Groupe de Modélisation et d'Assimilation pour la Prévision), basé à Toulouse, est l'un des 6 groupes ou centres de recherche du CNRM. Sa mission est de maintenir et développer les systèmes de prévision numérique du temps (PNT) opérationnels de Météo-France et de conduire des recherches qui préparent les futures versions.
L’équipe OBS fait partie du groupe GMAP, et est en charge de l’utilisation de tous les types d’observations pour améliorer les prévisions des modèles de Prévision Numérique du Temps (PNT).
La personne sera recrutée au sein de l’équipe OBS, et travaillera en étroite collaboration avec les équipes PROCESSUS et PREVISIBILITE du GMAP, ainsi que l’équipe PHYNH du GMME
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
Le travail proposé s’articule autour de deux étapes principales :
La première étape porte sur l’amélioration de l’assimilation d’observations d’humidité dans ARPEGE. L’objectif est d’évaluer l’apport de nouvelles observations (radiosondages dans l’UTLS, mesures aéroportées, données des satellites Européen de nouvelle génération IASI-NG et/ou IRS), actuellement peu ou pas assimilées, pour améliorer la prévision des champs d’humidité, en particulier dans les zones sursaturées. Ces observations seront assimilées séparément dans le système 4DVar d’ARPEGE (Bouyssel et al. 2002). Si les résultats ne sont pas concluants, un ajustement des paramètres d’assimilation (erreurs d’observation et d’ébauche, débiaisage, etc.) sera effectué. Cette étape pourrait également conduire à des modifications des critères d’assimilation dans la chaîne opérationnelle de Météo-France.
Une fois cette première étape de tuning des paramètres d’assimilation des observations d’humidité finalisée, la deuxième partie du projet portera sur l’évaluation de l’apport d’une flotte d’avions embarquant des capteurs d’humidité. L’objectif sera d’évaluer si équiper une flotte d’avions de capteurs d’humidité pourrait permettre d’améliorer les prévisions, et en particulier la prévision des zones propices à la formation de traînés de condensation. Pour cela, une méthode ensembliste, appelée « Ensemble of Data Assimilation » (EDA), sera employée (voir par exemple Sasso et al. 2025). Dans cette méthode, des observations synthétiques d’avions seront assimilées avec les observations opérationnellement assimilées dans le système d’assimilation ensembliste d’ARPEGE (AEARP). L’apport de ces nouvelles observations sera évalué par leurs capacités à réduire les incertitudes sur les prévisions à courte échéance.
Sur cette deuxième étape du projet, le travail se divisera en plusieurs étapes :
1 - Simulation d’observations d’humidité aéroportées selon plusieurs scénarios tels que la densité des avions équipés, ou sur la sensibilité des capteurs embarqués,
2 - Assimilation de ces nouvelles observations synthétiques dans le système d’assimilation ensembliste d’ARPEGE (AEARP)
3 – Évaluation de l’impact de ces nouvelles observations sur la réduction des incertitudes, et inter-comparaison des différents scénarios sur des grands domaines géographiques et par tranche d’altitude. Les études seront menées sur une période hivernal et d’été.
Sasso, N., Borderies, M., Chambon, P., Berre, L., Girardot, N., Moll, P., et al. (2025) Impact of WIVERN Wind Observations on ARPEGE Numerical Weather Prediction Model Forecasts Using an Ensemble of Data Assimilation Method. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 151(770), e4991. Available from: https://doi.org/10.1002/qj.4991.
Profil
Une expérience en observations et en assimilation de données est requise. De solides compétences dans un langage de programmation tel que Fortran/Python et dans la manipulation de grands volumes de données est également requise.
Une connaissance de la météorologie ou de la prévision numérique du temps est souhaitable
Le candidat ou la candidate devra faire preuve de curiosité scientifique, d'autonomie, d'esprit d'équipe, de réactivité, de capacités d'analyse et de rigueur dans l'interprétation des résultats et de leur mise en forme. Il devra être capable de rendre compte régulièrement de son activité à l'équipe du projet en anglais.
La candidate ou le candidat devra également maîtriser l'anglais (expression orale et écrite).
Informations complémentaires :
Poste ouvert aux personnes en situation de handicap
Poste en horaires de bureau
Télétravail possible jusqu'à 1 jour par semaine
Date limite de candidature : 01/12/2026
Personnes à contacter en cas de questions complémentaires : Mary.borderies@meteo.fr, vivien.pourret@meteo.fr, nadia.fourrie@meteo.fr, benoit.vie@meteo.fr, loik.berre@meteo.fr alex.doerenbecher@meteo.fr