Doctorat en interaction modèle-données hydrologiques et machine learning - Université de Bâle 2026

Le groupe de recherche en Hydrogéologie du Département des Sciences Environnementales de l'Université de Bâle propose un poste de doctorat entièrement financé dans le cadre du projet international ANR-SNSF FutureFlow.

Contexte scientifique :

Les bassins versants de tête de réseau constituent les parties amont des systèmes fluviaux et représentent une fraction substantielle du système hydrologique européen. Bien que relativement petits, ils jouent un rôle critique dans le contrôle des ressources en eau et le maintien des écosystèmes en aval. Leur fonctionnement est largement gouverné par les aquifères qu'ils hébergent, qui régulent le stockage et la libération d'eau vers les cours d'eau.

Projet FutureFlow :

Ce projet propose de transférer des concepts du génie logiciel - tels que la modélisation multi-fidélité et la sélection adaptative de modèles - à l'hydrologie. L'objectif est de développer des cadres de modélisation flexibles et évolutifs capables de sélectionner, combiner et calibrer des modèles de différentes complexités pour mieux représenter la dynamique des eaux souterraines et améliorer les prédictions à l'échelle européenne dans un contexte de changement climatique.

Objectifs du doctorat :

• Développer des approches basées sur l'apprentissage automatique pour identifier les paramètres hydrauliques gouvernant les bassins versants de tête de réseau
• Prévoir les débits de surface et souterrains de ces bassins
• Comprendre leur sensibilité aux conditions hydrométéorologiques extrêmes via des approches par scénarios climatiques

• Détenir un Master (MSc) en Hydrologie, Hydrogéologie, Science des données, Informatique ou domaine connexe
• Avoir un fort intérêt pour l'analyse de données environnementales et/ou la modélisation numérique
• Maîtriser la programmation Python
• Posséder d'excellentes compétences rédactionnelles en anglais et un intérêt pour la communication scientifique et publique
• Être disponible pour débuter en septembre 2026 ou par accord mutuel, au plus tard en janvier 2027
• Être mobile pour effectuer des séjours de recherche de 3 mois à l'Université d'Utrecht et au BRGM (France)

Le profil idéal combine :

• Compétences techniques en modélisation hydrologique et/ou machine learning
• Curiosité scientifique pour les interactions eaux souterraines-eaux de surface
• Capacité à travailler dans un consortium international et interdisciplinaire

1. Préparer les documents requis (voir section Documents)
2. Accéder au formulaire de candidature en ligne via le portail SuccessFactors de l'Université de Bâle
3. Compléter le formulaire et télécharger les documents au format PDF
4. Soumettre la candidature avant que le poste ne soit pourvu (examen au fil de l'eau)
5. Les candidat·e·s présélectionné·e·s seront contacté·e·s pour un entretien
6. Date de début : septembre 2026 ou par accord, au plus tard janvier 2027

Portail de candidature : https://career2.successfactors.eu/career?company=UNIBAS&career_ns=job_application&career_job_req_id=6858
Pour toute question : Prof. Dr. Oliver S. Schilling - oliver.schilling@unibas.ch
Site du groupe de recherche : https://www.unibas.ch/hydrogeology

• Lettre de motivation (maximum 1 page) expliquant votre intérêt pour le projet et votre adéquation avec le profil requis

• Curriculum Vitae détaillé mettant en avant :

• Parcours académique en hydrologie, hydrogéologie, science des données ou domaine connexe

• Expérience en programmation Python et modélisation numérique
• Publications, projets de recherche ou contributions techniques pertinentes
• Copie du diplôme de Master (MSc)
• Coordonnées d'au moins deux personnes de référence académique ou professionnelle
• Description d'un projet de recherche mené ou auquel vous avez contribué (maximum une demi-page) incluant :
• Rationale du projet
• Résultats obtenus
• Votre contribution personnelle

Exigences techniques :

• Soumission exclusive via le portail en ligne SuccessFactors
• Tous les documents en anglais
• Formats acceptés : PDF de préférence

• Mettez en avant votre double compétence hydrologie/data science dans votre lettre de motivation
• Décrivez concrètement vos expériences avec Python et la modélisation numérique (bibliothèques utilisées, projets réalisés)
• Montrez votre compréhension des enjeux liés aux bassins versants de tête de réseau et à la modélisation multi-fidélité
• Si vous avez une expérience en communication scientifique (publications, présentations, vulgarisation), mentionnez-la
• Préparez vos références à l'avance et informez-les de votre candidature
• Pour les candidat·e·s hors Suisse : anticipez les démarches administratives (visa, assurance, logement) dès la présélection
• Conservez une copie de confirmation de soumission du portail SuccessFactors