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# Ingénieur d'Etude en géomatique et data science

- **Company:** INRAE
- **Location:** Dijon, France
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Geographic Information Systems, Spatial Databases, Python (Programming Language), PostGIS, Quantum GIS (QGIS), SQL Databases
- **Published:** July 10, 2026
- **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=fb0fae1db299fedf

## About the Role

Licence/Master (Bac+3/5)

Formation recommandée : master ou diplôme d'ingénieur en data science, géomatique ou économétrie spatiale

Connaissances souhaitées : Connaissances souhaitées : systèmes d'information géographique (SIG) et géomatique ; bases de données spatiales ; principes FAIR et métadonnées ; géoréférencement et systèmes de projection ; notions d'économétrie spatiale

Expérience appréciée : Expérience appréciée : maîtrise de QGIS ; programmation sous R et/ou Python (sf, terra, geopandas) ; SQL et PostGIS ; nettoyage et appariement de grands jeux de données spatiales ; conception de chaînes de traitement reproductibles

Aptitudes recherchées : rigueur, autonomie, aisance à coder, aptitude à travailler en équipe

Votre qualité de vie à INRAE

## Description

Votre mission consistera à réaliser les traitements géomatiques et à préparer les données spatiales et les métadonnées nécessaires aux analyses économétriques et contrefactuelles du work package 4 (WP4), à partir des données produites dans les autres work packages du projet.

Vous serez plus particulièrement en charge de :

 * Harmoniser les données issues des différents work packages et réaliser leur appariement spatial aux unités géographiques de référence (communes, paroisses).

 * Concevoir, alimenter et administrer les bases de données spatiales sous PostGIS.

 * Calculer les variables et indicateurs d'accessibilité mobilisés dans les modèles d'inférence causale.

 * Documenter les données et produire des métadonnées conformes aux principes FAIR, puis assurer leur dépôt sur les infrastructures dédiées (Huma-Num, Nakala, Zenodo).

 * Développer et maintenir des chaînes de traitement reproductibles sous R et/ou Python.


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