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Assimilation de la température de surface continentale dans le modèle de prévision à échelle globale ARPEGE F​/H

Job in Woodville, Tyler County, Texas, 75979, USA
Listing for: Météo France
Full Time, Seasonal/Temporary position
Listed on 2026-10-19
Job specializations:
  • Management
Salary/Wage Range or Industry Benchmark: 40467.6 - 53956.8 USD Yearly USD 40467.60 53956.80 YEAR
Job Description & How to Apply Below
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 :  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 de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche (DESR) 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 Centre National de Recherches Météorologiques (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 Groupe de Modélisation et d'Assimilation pour la Prévision (GMAP), 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 Observations (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).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 !

Le poste proposé est situé au Centre National de Recherches Météorologiques de Toulouse, unité mixte de recherche de Météo-France et du Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS). Le candidat ou la candidate intégrera l'équipe Observations du Groupe de Modélisation et d'Assimilation pour la Prévision. Ce groupe a en charge le développement des futurs modèles opérationnels de prévision numérique du temps de Météo-France.

L'équipe Observations développe l'intégration des observations météorologiques dans les modèles pour définir l'état initial de la prévision.

Pour mieux tirer profit des observations dans les modèles de Prévision Numérique du Temps (PNT), les méthodes d’assimilation de données ont réalisé des progrès significatifs au cours des dernières décennies. À Météo-France comme pour les autres centres de PNT, l’utilisation d’une information ensembliste dans les algorithmes d’assimilation de données atmosphériques est désormais centrale. Le modèle global ARPEGE utilise une algorithme d’assimilation de données hybride…
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