L'IRD est un organisme de recherche public français pluridisciplinaire qui, depuis près de 80 ans, s'engage dans des partenariats équitables avec les pays du Sud et dans les Outre-mer français.

Acteur de l'agenda international pour le développement, ses priorités s'inscrivent dans la mise en œuvre des Objectifs de développement durable (ODD).

Ensemble, scientifiques et partenaires de l'Institut proposent des solutions concrètes pour répondre aux défis globaux auxquels les sociétés et la planète font face. Cette relation gagnante-gagnante fait de la science et de l'innovation des leviers majeurs du développement.

L'Institut est placé sous la double tutelle du ministère chargé de l'Enseignement supérieur et de la Recherche et de celui chargé des Affaires Étrangères.

L'IRD en 230 secondes

L'Institut des Sciences de l'Evolution de Montpellier (ISEM) est une UMR affiliée à l'Institut de Recherche pour le Développement (IRD- Délégation Régionale Occitanie). L'IRD est un établissement public de recherche français placé sous la tutelle conjointe du Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche et du Ministère de l'Europe et des Affaires Etrangères pour créer une approche originale de la recherche, de l'expertise, de la formation et du partage des connaissances au bénéfice des pays et des régions, en faisant de la science et de l'innovation les moteurs de leur développement

Biologie, Ecologie, Biodiversité aquatique.

Sous la responsabilité de Rudy Gozlan, directeur de recherche, votre mission sera de vous concentrer spécifiquement sur la diversité des trématodes, leur distribution spatiale et leur intégration dans les différentes composantes des communautés aquatiques hôtes locales. Vous serez accompagné d'une ingénieure pour l'identification des espèces.

Vos activités seront les suivantes :

• Modéliser des réseaux alimentaires.
• Analyser des isotopes stables (AIS).
• Caractériser entre la structure des communautés du réseau trophique dans les écosystèmes tropicaux d'eau douce à travers trois continents et 4 pays, et l'émergence de trématodes dans les populations humaines et animales locales.
• Caractériser la relation empirique des changements structurels dans les réseaux communautaires hôtes et non-hôtes avec la biomasse des trématodes.
• Présenter structurellement et de façon détaillée de l'interaction hôte et non-hôte sous différents niveaux de stress anthropogénique lié aux trématodes.

 Votre future équipe

Vous intègrerez une équipe de recherche engagée qui s'intéresse à l'exploration du lien entre les maladies (c'est-à-dire les parasites trématodes) et les structures des communautés hôtes. L'équipe de recherche sera composée de membres ayant des compétences scientifiques et des nationalités différentes.

Vous avez développé les compétences suivantes :

Avoir déjà utilisé des outils dans les catégories ci-dessous et être prêt à en utiliser de nouveaux

 Analyse de réseau (Network Analysis)

a. Mesures de structure globale

• Connectance : proportion de liens existants sur le nombre total possible.
• Richesse en espèces : nombre total de nœuds (espèces).
• Densité de liens (linkage density) : nombre moyen de liens par espèce.
• Nestedness : degré d’imbrication des interactions entre espèces.
• Modularité : regroupement d’espèces en modules fortement connectés entre eux.

 
b. Mesures de centralité

• Centralité de degré : nombre de liens entrants ou sortants pour une espèce.
• Centralité d’intermédiarité : fréquence à laquelle une espèce sert de pont entre deux autres.
• PageRank ou Eigenvector centrality : importance relative d’une espèce dans le réseau.

 Analyse de stabilité et de résilience

• Simulation de perturbations : retrait d’espèces ou de groupes fonctionnels pour tester la stabilité du réseau.
• Analyse de cascade trophique : effets indirects suite à l’ajout ou la perte d’un maillon.
• Spectre de Laplacien (Laplacian spectrum) pour explorer la robustesse du réseau.

Analyse de la structure trophique

• Chaînes trophiques : longueur moyenne, maximale et distribution des chaînes.
• Position trophique moyenne (via matrices de flux ou isotopes stables).
• Omnivorie : nombre d’espèces consommant à plusieurs niveaux trophiques.

Modèles probabilistes et bayésiens

• Bayesian networks : modélisation des incertitudes dans les interactions.
• Markov Random Fields : pour détecter des patrons d’interaction dans des réseaux complexes.

Méthodes statistiques couplées à l’eDNA / Isotopes / Métabarcoding

• Réseaux d’interaction probabilistes à partir de données métabarcoding.
• Stable Isotope Bayesian Mixing Models (ex: MixSIAR) pour estimer les sources de la diète.

Apprentissage automatique et IA

• Community detection : algorithmes de clustering pour identifier des guildes trophiques.
• Random forest / machine learning : prédiction des interactions manquantes dans les réseaux incomplets.

• Rédiger des documents scientifiques.

• Utiliser les logiciels spécifiques à l'activité. 

Vous faites preuves des qualités humaines suivantes : 

• Gout pour le travail dans un environnement multiculturel.

• Curiosité et dynamisme.

• Anglais niveau B1 à C1.

• Capacité d’adaptation et Volonté de travailler dans des environnements humides et tropicaux.

• Intérêt pour l'écologie aquatique.

Vous êtes titulaire d'un diplôme de niveau 8 :  Doctorat.