*Post-doctoral position in Semantic querying of Earth Observation Data*

Keywords: geographic data and metadata, ontologies, semantic web, SPARQL

*Context: SparkInData FUI project (2015-2018)*

The SparkInData project is funded by the "heart of digital economy"
program of the French government for future investment. While ATOS is
the project leader, the list of partners includes the CNES, IGN and BRGM
as well as various innovative companies specialized in the exploitation
of Earth Observation data and the IRIT research laboratory. This
three-year project started in January 2015. It aims at developing a
platform that will federate various sources of Earth Observation (EO)
data to support the emergence of a rich ecosystem of new services and
uses. SparkInData will give access to EO data from satellites and
sensors, to a development environment, and to a catalogue of innovative
services that will benefit the players of downstream markets such as
agriculture, urban planning, security, oceanography and climate studies.
In work package 4, the gain brought by semantic technologies to better
access, manage and analyze geographic data is investigated.  The
research areas in this project include semantic data for image
annotation, annotation data models for image search and analysis,
ontology and data alignment and semantic querying.

*Position Description*

Within WP4, the postdoctoral candidate will work on an approach for
intuitively querying data extracted from EO. This approach will exploit
RDF annotations generated according to ontologies produced in the
framework of the project. Querying triplets implies using SPARQL.
However, this language is not suited for non-specialists. In order to
produce semantic coherent queries for users, the team Melodi has
developed the SWIP approach (Semantic Web Interface using Patterns)[1] .
This approach consists in basing the query generation on query «
patterns » characterizing families of queries classically asked on a
specific domain. In the framework of SparkinData, this approach has to
be extended.

The main tasks and expected output are as follows:
- take into consideration spacial and temporal dimensions that can
  appear in EO queries;
- take into consideration the presence of implicit aggregates in
  queries;
- adapt query result presentation according to the type of users
  (experts, researchers, non-experts) and present the sources (data,
  text, image) from which they have been extracted.

[1] Camille Pradel. Allowing end users to query graph-based knowledge
bases. In Knowledge Engineering and Knowledge Management, page 8-15,
Galway, Ireland, October 2012.


*Requirements for this position*
Applicants are required to have a PhD in Computer Science, a strong
background in semantic web technologies, LOD querying and natural
language processing. Experience on geographic data, a good publication
record and strong programing skills will be a plus. Fluency in
written/spoken French and/or English are expected.

*Work environment*
Localization: Institut de Recherche en informatique de Toulouse (IRIT) -
UT2J, 5 Allées Antonio Machado F-31058 Toulouse

Duration: 16 months
Hosting group: MELODI http://www.irit.fr/ -Equipe-MELODI-

The candidate will work with two permanent and two post-doctoral
researchers, using semantic data to perform new kinds of image
processing, and to query the image collections using natural language.

Salary: between 1800 and 2700 euros net per month depending on past
experience.

*How to apply?
*Please send your application as soon as possible. Applications will be
accepted until the position is closed. Applicants should send a full CV
including a complete list of publications, a cover letter indicating
their research interests, achievements and vision for the future, as
well as either support letters or the names of 2 persons that have
worked with the candidate.

*Contact email addresses: *

Nathalie Hernandez (hernande@irit.fr) ou Ollivier Haemmerlé
(ollivier.haemmerle@univ-tlse2.fr)

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*Offre d'emploi post-doctoral :Interrogation intuitive de données
d'observation de la terre*

Mots clés : données géographiques, ontologies, web sémantique, SPARQL

*Contexte : Projet FUI SparkInData (2015-2018)*
Le projet SparkinData est soutenu dans le cadre de l'action "coeur de
filière" du numérique du Fond d'Investissement d'Avenir. Porté par
l'entreprise ATOS et faisant intervenir le CNES, l'IGN et le BRGM ainsi
que plusieurs PME spécialisées dans la valorisation de données
d'observation de la terre, et l'IRIT, il a débuté en février 2015 pour
une durée de 3 ans. L'objectif de SparkinData est de mettre en place une
plate-forme visant à fédérer les sources de données d'observation de la
Terre pour favoriser l'émergence d'un écosystème riche de nouveaux
services et usages. SparkInData fournira un accès aux données
d'observation de la Terre (issues de satellites mais aussi de capteurs),
un environnement de développement et un catalogue de services innovants
au bénéfice des acteurs des marchés avals (agriculture, urbanisme,
sécurité, océanographie, climat, ...). Le lot 4 vise à évaluer l'apport
des technologies sémantiques à l'accès, la gestion et l'analyse des
données spatiales.

*Description du poste *
Ce post-doctorat a pour objectif de mettre en place une approche de
recherche sémantique au sein des données d'observations de la Terre la
plus intuitive possible. Cette approche devra permettre d'exploiter les
annotations RDF générées à partir d'ontologies dans le cadre du projet.
La recherche d'informations précises au sein des triplets nécessite
d'utiliser un langage de requêtes formel tel que SPARQL. Or ce langage
est de toute évidence inutilisable par un non-spécialiste. Afin de
produire des requêtes sémantiquement cohérentes pour l'utilisateur,
l'équipe Mélodi a développé l'approche SWIP (Semantic Web Interface
using Patterns)[1], consistant à fonder la génération de requêtes sur
des "patrons" de requêtes caractéristiques des grandes familles de
requêtes classiquement posées pour un domaine d'application donné. Dans
le cadre de SparkinData, cette approche devra être étendue.

Le travail de post-doctorat comportera plusieurs tâches :
- prendre en compte la dimension spatiale et temporelle des requêtes
  portant sur les données d'observations de la Terre
- prendre en compte dans les requêtes utilisateurs la présence implicite
  d'agrégats
- adapter la présentation des résultats aux types d'utilisateurs
  (experts, chercheurs spécialistes et non-experts) en affichant les
  résultats de façons à permettre un retour à la source d'information
  (donnée, texte, image annotée) qui a conduit à ce résultat.

Ce travail de post-doc sera réalisé en partenariat avec les fournisseurs
de données et ceux définissant des cas d'usage dans des domaines précis.
[1] Camille Pradel. Allowing end users to query graph-based knowledge
bases. In Knowledge Engineering and Knowledge Management, page 8-15,
Galway, Ireland, October 2012.

*Compétences attendues du candidat*

Docteur en informatique formé aux technologies du web sémantique, ayant
une expérience en interrogation de données liées, en traitement
automatique de la langue et si possible compétent en données
géographiques. Compétences en programmation, bon dossier de publication.
Maîtrise du français et de l'anglais recommandées.

*Environnement de travail*
Localisation : Institut de Recherche en informatique de Toulouse (IRIT)
- UT2J, 5 Allées Antonio Machado F-31058 Toulouse

Durée : 16 mois - début au plus tôt
Equipe d'accueil : MELODI http://www.irit.fr/-Equipe-MELODI-

Travail réalisé en collaboration avec les permanents et deux autres
post-doctorants travaillant sur la production d'annotations sémantiques
d'images, et sur leur utilisation pour l'analyse d'images.

Salaire : entre 1800 et 2700 euros nets mensuels suivant expérience

*Comment candidater*

Les candidatures sont à envoyer dès que possible et seront étudiées
jusqu'à ce que le poste soit pourvu. Envoyer un CV et une lettre de
motivation, ainsi que des lettres de recommandation (ou deux noms de
personnes susceptibles de recommander le candidat), par courrier
électronique à :
Nathalie Hernandez (hernande@irit.fr) ou Ollivier Haemmerlé 
(ollivier.haemmerle@univ-tlse2.fr)