Université Savoie Mont Blanc is recruiting:
Position Overview
One Postdoctoral Researcher (M/F)
Full-time fixed-term contract
Period: March 2, 2026 to March 1, 2028
Reference: LISTICDIGIRAP
Location
Primary affiliation:
LISTIC Laboratory (Polytech Annecy-Chambéry)
Site du Bourget-du-Lac
Bâtiment 2 – Avenue du lac d’Annecy
73370 Le Bourget-du-Lac
Partner laboratories: ISTerre and EDYTEM
Campus scientifique
73370 Le Bourget-du-Lac
About the Research Units
LISTIC (Laboratoire d’Informatique, Systèmes, Traitement de l’Information et de la Connaissance)
French:
Le LISTIC est une unité de recherche de l’Université Savoie Mont Blanc (USMB) qui fédère des savoir-faire en apprentissage automatique et fusion d’informations ainsi que sur les réseaux et les systèmes. Il développe des méthodes de traitement et de gestion des données dans le domaine de l’Intelligence Artificielle (IA) et de l’Observation de la Terre (OT). Il possède une longue expérience en télédétection, en particulier en imagerie radar et son application pour la mesure de déplacement de surface. Il collabore depuis de nombreuses années avec des laboratoires de géosciences, en ayant notamment coordonné le projet ANR « Extraction et Fusion d’Informations pour la mesure de Déplacements par Imagerie Radar (EFIDIR) » et participé à l’encadrement de thèses avec les laboratoires ISTerre et EDYTEM.
English:
LISTIC is a research unit at the University of Savoie Mont Blanc (USMB) that brings together expertise in machine learning and information fusion, as well as networks and systems. It develops methods for processing and managing data in the fields of Artificial Intelligence (AI) and Earth Observation (EO). It has extensive experience in remote sensing, particularly in radar imaging and its application for measuring surface displacement. It has been collaborating for many years with geoscience laboratories, notably coordinating the ANR project « Extraction and Fusion of Information for the Measurement of Displacements by Radar Imaging (EFIDIR) » and participating in the supervision of PhD theses with the ISTerre and EDYTEM laboratories.
ISTerre (Institut des Sciences de la Terre)
French:
ISTerre est une unité mixte de recherche (UGA / CNRS / USMB / IRD / UGE) avec une partie située au Bourget-du-Lac. Les observations continues, réalisées sur de longues périodes, sont au cœur des recherches menées à ISTerre. Elles sont essentielles pour comprendre, modéliser et anticiper les processus naturels visibles à la surface de la Terre. En permettant de mieux appréhender la formation, l’évolution et la variabilité du système Terre, ces observations constituent une activité fondamentale et structurante de la recherche développée au sein du laboratoire. Grâce à une combinaison d’observations in situ et spatiales, ISTerre s’efforce de détecter des signaux précurseurs et de mieux anticiper des phénomènes naturels majeurs.
English:
ISTerre is a joint research unit (UGA/CNRS/USMB/IRD/UGE) with a branch located in Bourget-du-Lac. Continuous observations, carried out over long periods, are at the heart of the research conducted at ISTerre. They are essential for understanding, modeling, and anticipating the natural processes visible on the Earth’s surface. Through a combination of in situ and spatial observations, ISTerre strives to detect early warning signs and better anticipate major natural phenomena. This research also contributes to the development of monitoring, early warning, and decision-making tools for risk management.
EDYTEM (Environnement et Dynamique des Territoires de Montagne)
French:
EDYTEM est une unité mixte de recherche (CNRS / USMB). Elle travaille sur les problématiques liées aux environnements des régions de montagne dans une approche intégrée et pluridisciplinaire. L’équipe Morphodynamiques s’attache à comprendre l’évolution des reliefs à différentes échelles de temps (formation et évolution long terme – court terme des chaînes de montagne), la réponse aux changements climatiques passés et actuels des milieux de montagne, et les impacts sur les sociétés (aléas, pratiques, gestion).
English:
EDYTEM is also a joint research unit (CNRS/USMB). It works on issues related to mountain environments using an integrated and multidisciplinary approach. The Morphodynamics team focuses on understanding the evolution of landforms at different time scales (long- and short-term formation and evolution of mountain ranges), the response of mountain environments to past and present climate change, and the impacts on societies (hazards, practices, management).
Project Description
Objectives
French:
Ce projet a pour objectif d’exploiter le potentiel de l’imagerie radar à synthèse d’ouverture (SAR) satellitaire et des méthodes d’IA pour détecter et suivre des mouvements gravitaires lents d’origine sismique ou liés à l’évolution de la cryosphère dans les Alpes. L’approche proposée s’appuie sur la complémentarité entre les mesures in-situ ponctuelles réalisées sur des sites actuellement surveillés par ISTerre et EDYTEM dans les massifs des Aiguilles Rouges et du Mont-Blanc (Haute-Savoie), et les mesures obtenues par interférométrie SAR (InSAR) qui permettent de spatialiser les déformations de surface et de détecter des mouvements à une échelle régionale.
English:
The aim of this project is to exploit the potential of satellite Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery and AI methods to detect and monitor slow gravitational movements of seismic origin or linked to changes in the cryosphere in the Alps. The proposed approach is based on the complementarity between in-situ measurements taken at sites currently monitored by ISTerre and EDYTEM in the Aiguilles Rouges and Mont-Blanc massifs (Haute-Savoie), and measurements obtained by SAR Interferometry (InSAR), which enable surface deformations to be spatialized and movements to be detected at a regional scale.
Missions and Activities
Year 1: InSAR Processing and Expert Analysis
French:
La première année, la personne recrutée devra se saisir des travaux, données et mesures in-situ existant sur les sites instrumentés par ISTerre et EDYTEM dans les massifs des Aiguilles Rouges et du Mont-Blanc. Elle réunira l’archive des images SAR Sentinel-1 permettant d’observer ces sites et générer les interférogrammes par une chaine de traitement InSAR multi-temporel telle que l’approche SBAS. L’analyse des résultats et la confrontation aux données in-situ permettra d’affiner les traitements et la démarche « experte » pour la recherche « manuelle » de mouvements gravitaires dans les séries d’interférogrammes.
English:
In the first year, the candidate will explore the existing work, data, and in-situ measurements at the sites instrumented by ISTerre and EDYTEM in the Aiguilles Rouges and Mont Blanc massifs. They will compile the archive of Sentinel-1 SAR images used to observe these sites and generate interferograms using a multi-temporal InSAR processing chain such as the SBAS approach. Analysis of the results and comparison with in-situ data will enable the processing and the « expert » approach to be refined for the « manual » search for gravitational movements in the interferogram series.
Year 2: Deep Learning Methods
French:
La seconde année s’orientera vers les méthodes d’IA pour chercher à reproduire cette démarche par une machine entrainée à la détection et la segmentation de franges liées aux mouvements recherchés. Cette seconde phase pourra s’appuyer sur des bases de données existantes telles que ISSLIDE et les enrichir de motifs observés sur les sites étudiés. Selon les compétences en IA de la personne recrutée, elle fera tourner des modèles existants, notamment ceux développés au LISTIC, et les réentraînera sur ce type de données avec une stratégie d’adaptation de domaine, ou bien, elle s’attaquera à la construction de nouveaux modèles permettant de mieux exploiter la dimension temporelle des séries d’interférogrammes et la connaissance a priori des phénomènes recherchés.
English:
The second year will focus on AI methods to reproduce this approach using a machine trained to detect and segment fringes related to the movements being sought. This second phase will leverage existing databases such as ISSLIDE and enrich them with patterns observed at the sites studied. Depending on the AI skills of the person recruited, they will run existing models, particularly those developed at LISTIC, and retrain them on this type of data using a domain adaptation strategy, or they will tackle the construction of new models that better exploit the temporal dimension of interferogram series and prior knowledge of the phenomena being sought.
Working Conditions
French:
La personne recrutée travaillera en collaboration avec des chercheurs des trois unités partenaires du projet. Elle sera affectée au laboratoire LISTIC préférentiellement sur le site du Bourget-du-Lac mais pourra éventuellement être affectée au LISTIC sur le site d’Annecy suivant son profil. Des échanges réguliers, notamment en visio, sont prévus entre les deux sites. Selon l’avancement du projet, il sera possible d’effectuer un ou deux jours de travail en distanciel par semaine.
English:
The successful candidate will work in collaboration with researchers from the three partner units involved in the project. They will be assigned to the LISTIC laboratory, preferably at the Bourget-du-Lac site, but may possibly be assigned to the LISTIC laboratory at the Annecy site, depending on their profile. Regular exchanges, particularly via video conferencing, are planned between the two sites. Depending on the progress of the project, it may be possible to work remotely one or two days per week.
Additional Information
French:
De bonnes conditions physiques pourront éventuellement permettre d’effectuer des visites de terrain.
English:
Good physical conditions may allow for field visits to be carried out.
Required Skills and Profile
French:
La personne recrutée devra avoir une solide expérience dans l’une des disciplines (typiquement via une thèse de Doctorat), avec des compétences significatives dans la seconde (typiquement via sa formation initiale, un stage ou un post-doc antérieur). Nous solliciterons ainsi des candidatures dans la communauté de la télédétection et des géosciences (cryosphère, géophysique) de docteurs disposant de bonnes connaissances en traitement des images et outils d’IA « sur étagère », ou dans la communauté signal/images/IA de docteurs ayant eu comme application une problématique liée à l’observation de la Terre, la prise en compte de la physique du signal ou l’inversion de modèles physiques.
English:
The successful candidate will have solid experience in one of the disciplines (typically through a PhD thesis), with significant skills in the second (typically through their initial training, an internship, or a prior post-doc). We are therefore seeking applications from:
- The remote sensing and geosciences community (cryosphere, geophysics) with good knowledge of image processing and off-the-shelf AI tools, OR
- The signal/image/AI community with experience in applications related to Earth observation, signal physics, or physical model inversion.
Key References
- André et al. (2021) – Four years of InSAR time series analysis reveals an unprecedented inventory of active DSGSD in the Western Alps. EGU General Assembly, Vienna, Austria
- Bralet et al. (2024) – ISSLIDE: A new InSAR dataset for Slow SLIding area DEtection with machine learning. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 21, pp. 1-5. DOI: 10.1109/LGRS.2024.3365299
- Bralet et al. (2025) – ECSPLAIN: Explainability-Constrained Classifier for Pairing the Detection and the Localization of Moving Areas From SAR Interferograms. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 63, pp. 1-18. DOI: 10.1109/TGRS.2025.3595267
- Courtial-Manent et al. (2023) – Late Holocene initiation of a deep rock slope failure in an alpine valley revealed by 10Be surface exposure dating (Chamonix, France). Quaternary International, 652, pp. 52-62. DOI: 10.1016/j.quaint.2022.10.001
- Ho Tong Minh et al. (2022) – Advanced Methods for Time-series InSAR. In Surface Displacement Measurement from Remote Sensing Images. DOI: 10.1002/9781119986843.ch5
- Ravanel et al. (2024) – 18-years of high-Alpine rock wall monitoring using Terrestrial Laser Scanning at the Tour Ronde east face, Mont-Blanc massif. Environmental Research Letters, 19, 034037. DOI: 10.1088/1748-9326/ad281d
Contract Details
Eligibility
Open to candidates holding a PhD from a French university, or an equivalent degree recognized by the university, including PhDs delivered by foreign universities.
Contract Duration
- Fixed-term contract (Level A) from March 2, 2026 to March 1, 2028
- Full-time position
- Probationary period: First 3 months
Salary
Gross monthly salary based on the remuneration scale for associate professors (maîtres de conférences de classe normale) as of January 1, 2024:
- From €2,638.61 (reference: grade 2)
- Up to €3,189.96 (reference: grade 4)
- Salary range offered to account for professional experience
Application Requirements
Required Documents
- Cover letter (lettre de motivation)
- Detailed curriculum vitae
- Copy(ies) of diploma(s)
- PhD defense report (rapport de soutenance de thèse)
How to Apply
Submit your complete application by email to:
job-ref-5g3um31oke@emploi.beetween.com
Important instructions:
- All documents must be contained in a single PDF file
- File size must not exceed 10 MB
- File name format:
LISTICDIGIRAP_LASTNAME_FIRSTNAME.pdf - You will receive a confirmation email upon successful submission
Application deadline: February 11, 2026 at 12:00 PM (noon)
⚠️ No postal applications will be accepted.
Contact Information
Technical and Scientific Information
M. Emmanuel TROUVÉ
Email: emmanuel.trouve@univ-smb.fr
Website: https://www.univ-smb.fr/listic/
Administrative Information
Mme Violette DEAN
Email: recrutement-postdoctorant.rh@univ-smb.fr
Phone: +33 (0)4 79 75 84 99
Université Savoie Mont Blanc – France 2030
