Suivi Expérimental : Analyse des Performances de Semis et Levée – Semoir Monograine (F/H)
ABG-128043 | Stage master 2 / Ingénieur | 4 mois | Rémunération sur la base de la gratification |
21/01/2025 |
- Agronomie, agroalimentaire
- Numérique
- Sciences de l’ingénieur
Établissement recruteur
UniLaSalle propose des formations variées sur ses campus d’Amiens, Beauvais, Rennes et Rouen. Parmi ces formations, on trouve des cursus d’ingénieurs post-bac en 5 ans, formation vétérinaire post-bac en 6 ans ainsi que des bachelors et masters dans les domaines de l’agriculture, de l’agroalimentaire, de l’alimentation-santé, de l’environnement, des géosciences, des énergies et du numérique. Le campus de Beauvais offre de nombreuses infrastructures et une vie associative dynamique. Le stagiaire intégrera l’unité de recherche Aghyle (AGHYLE | UniLaSalle) et il sera accueilli par l’APEX (APEX | UniLaSalle).
Description
Dans le cadre d’une thèse CIFRE entre UniLaSalle et KUHN, nous étudions les réglages d'un semoir monograine en fonction des propriétés physiques du sol au moment du semis. L’objectif est de développer un modèle de prise de décision pour le réglage instantané du semoir, basé sur les données embarquées du sol, afin d’améliorer le semis des cultures de printemps. Sur la ferme expérimentale de Beauvais, 20 hectares sont dédiés à des expérimentations utilisant un semoir monograine équipé de capteurs embarqués. L’objectif est de caractériser et d’analyser les effets des réglages du semoir sur l’établissement des plantules.
- Missions envisagées
- Suivi et notation du dispositif expérimental
- Organisation d’une base de données géoréférencée
- Traitement et analyse des données terrain
- Modalités de stage
- Durée de 4 à 6 mois entre mars et septembre 2025
- Rémunération sur la base de la gratification légale
- Stage basé sur le campus de Beauvais (60), 35h/semaine
- Hébergement possible sur place (à la charge du stagiaire, sous réserve de disponibilité)
Profil
- Étudiant de niveau BAC+3 à BAC+5 en production végétale/agronomique
- Goût pour l’expérimentation agronomique et le travail en extérieur
- Force de proposition, rigueur et capacité de synthèse
- Connaissances en traitement et analyse des données (statistiques, Excel, Python)
Prise de fonction
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