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Chercheur.e en génétique quantitative

ABG-110693 Job Confirmed
2023-02-01 Permanent > €25,000 and < €35,000 annual gross
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CIRAD
MONTPELLIER - Occitanie - France
Agronomy, agri food
2023-03-15
Research and Development

Employer

Le Cirad (Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement) produit et transmet de nouvelles connaissances pour accompagner l'innovation et le développement agricole dans les pays du Sud avec ses partenaires.

Il a pour objectif prioritaire de bâtir une agriculture durable des régions tropicales et méditerranéennes, adaptée aux changements climatiques, capable de nourrir 10 milliards d'êtres humains en 2050, tout en préservant l'environnement.
 

Position and assignments

Le Cirad recrute un.e chercheur.e en génétique quantitative pour développer des recherches dans le cadre de programmes de sélection associés à des systèmes expérimentaux complexes.

Vous serez positionné.e au sein de l'UMR Amélioration Génétique et Adaptation des Plantes (AGAP institut) qui a dans son ensemble une expérience avérée en sélection variétale, y compris participative et en analyse statistique.

Vous serez plus particulièrement affecté à l'équipe "Dynamiques de la Diversité, Sociétés et Environnements" (DDSE) qui analyse et participe aux dynamiques de la diversité des plantes cultivées à différentes échelles de temps et d'espace en mobilisant les sciences biologiques et sociales. Dans ce cadre, des programmes d’amélioration variétale innovants et variés visant à satisfaire les besoins de différents groupes d'acteurs pour une diversité de modèles de production et de consommation, sont mis en œuvre.

 

Vous serez chargé.e, en collaboration avec d'autres équipes de l'unité, et dans le cadre de projets d’évaluation et de sélection décentralisée en milieu paysan (essentiellement en Afrique de l’Ouest dans un premier temps), de :

- Participer aux projets de sélection en cours et d'en développer de nouveaux, qui visent à satisfaire les besoins de différents groupes d'acteurs pour une diversité de modèles de production et de consommation

- Mener des recherches sur la conception et la mise en place de dispositifs expérimentaux déséquilibrés en milieux paysans afin de prendre en compte la complexité liée à la transition agroécologique et à la diversité.

- Analyser des données et élaborer des modèles statistiques adaptés, en particulier ceux développés dans un cadre bayésien qui offrent plus de flexibilité

- Concevoir avec des agriculteurs et agricultrices des programmes de sélection destinés à satisfaire leurs attentes et celles des consommateurs et de coconstruire des propositions innovantes en tenant compte la diversité et de la complexité des agricultures familiales

Précision sur la localisation : 

Montpellier pendant les deux premières années avec des missions fréquentes notamment en Afrique de l'Ouest. Puis, affectation en Afrique de l'Ouest

 

Geographic mobility:

International

Starting date

2023-04-03

Profile

Les compétences requises :

·         Bac+5 ou doctorat en génétique quantitative et amélioration génétique

·         Expériences en sélection variétale et modélisation statistique

·         Expérience en développement de modèles d’analyse adaptés à des dispositifs déséquilibrés

·         Goût pour le travail en équipe dans un milieu multidisciplinaire

·         Sens de la communication et du relationnel

·         Aptitude à l’interculturalité

·         Qualités d’adaptabilité, de motivation, d’autonomie, de proactivité, de rigueur méthodologique, de gestion des priorités et de sens de l'organisation

·         Maîtrise de la communication orale et écrite en anglais et en français. Vous serez amené.e à publier vos travaux dans des revues à facteur d’impact et à les présenter dans des conférences nationales ou internationales

 

Les compétences appréciées :

·         Expérience en développement d’approches d’évaluation et de sélection participative

·         Expérience en gestion de données hétérogènes

Expérience de gestion des données et de partage d'analyses

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