[STAGE] Master/Inge Optimisation et Machine Learning

[STAGE] Master/Inge Optimisation et Machine Learning - Lyon (69) La Métropole de Lyon est une collectivité territoriale composée de 9 900 agents, qui réalisent des missions de service public pour le compte de l’agglomération lyonnaise. Elle intervient dans les domaines suivants : développement urbain et économique, éducation et culture, assainissement et distribution de l’eau, propreté de la voie publique, aménagement des voiries, action sociale. La Direction du cycle de l’eau de la Métropole de Lyon porte la compétence eaux usées, eaux pluviales et GEMAPI sur le territoire métropolitain (58 communes). Au sein de la direction du cycle de l’eau, le service pilotage assainissement et GEMAPI a pour mission d’assurer le pilotage des projets liés aux eaux usées et eaux pluviales dans le respect des milieux naturels (ruisseaux, fleuves et nappes), ainsi que la gestion de milieux aquatiques et la prévention des inondations. Au sein du service pilotage assainissement et GEMAPI, l’unité gestion du patrimoine est constituée de 3 équipes : équipe stratégie patrimoniale, équipe réseaux et usines et équipe bassins et GEMAPI. L'unité a pour principales missions : Connaître les patrimoines Connaître l’état de santé structurel et fonctionnel des patrimoines Programmer et piloter les travaux patrimoniaux Mettre en place les stratégies de gestion patrimoniales Accompagner les projets sur l’espace publics métropolitains Désimperméabiliser / déconnecter les eaux pluviales Mettre en place une démarche qualité Placés sous la responsabilité d’un ingénieur territorial, au sein de l’équipe Stratégie Gestion patrimoniale constituée de 6 personnes, vous travaillez en collaboration avec les chefs de projets et chargés de projet de l’unité. Vous pouvez également être amené à travailler avec les autres services de la Métropole. L’équipe veille à l’amélioration de la connaissance du patrimoine, la structuration des données, le maintien à jour des outils d’inventaire, la vérification et le suivi des récolements ainsi que la compilation des informations essentielles sur le territoire. Depuis 2023, l’équipe Stratégie Gestion Patrimoine est engagée dans l’amélioration de la connaissance de son réseau d’assainissement, notamment la date de pose et les matériaux des infrastructures. Un outil interne, basé sur du Machine Learning, a été développé pour enrichir et mettre à jour ces données critiques au sein de notre SIG. Aujourd’hui, l’étape de traitement des données utilise un pipeline hybride (Python, SQL et FME). L’objectif est d’assurer la pérennité, la maintenabilité et la performance de ce processus en le migrant vers une architecture Python et SQL, tout en explorant des pistes d’amélioration scientifique basées sur la Théorie des Graphes. Vos missions 1. Refonte et Optimisation de la Pipeline Migration : analyser un pipeline existant (Python/SQL/FME) et concevoir la stratégie de migration pour éliminer la dépendance à FME. Développement Python : implémenter et tester la nouvelle chaîne de traitement de données géospatiales en Python (utilisation de bibliothèques SIG/data science comme geopandas, shapely, scikit‑learn). Documentation : rédiger la documentation technique de la nouvelle chaîne de traitement. 2. Recherche et Amélioration de la Qualité des Données (R&D) État de l’art : s’approprier les travaux de recherche précédents (rapport de stage et article déjà publiés) sur l’utilisation du machine learning pour l’attribution des caractéristiques du réseau. Recherche : explorer et proposer des pistes d’amélioration de la fiabilité et de la cohérence des données prédites, en modélisant le réseau d’assainissement comme un graphe. Preuve de concept : développer un prototype d’amélioration basé sur la Théorie des Graphes et évaluer son impact sur la qualité des données SIG. Votre profil Connaissances et compétences : Maîtrise du langage Python et de ses librairies data science Bonne connaissance des outils et librairies SIG en Python (geopandas, shapely) Connaissances solides en théorie des graphes et en algorithmique associée (networkx ou équivalent) Principaux outils SIG (QGIS) Aptitudes et qualités Autonomie Rigueur Esprit d’analyse et de synthèse Appétence pour la recherche et l’innovation Vulgarisation Pourquoi rejoindre la Métropole ? De la prise en charge de l’abonnement transports en commun à hauteur de 75 % D’une restauration collective possible (sur place ou à proximité) / d’une carte titres restaurant d’un montant de 8,50 €, avec participation employeur de 60 % Conditions de travail Formation souhaitée : Informatique, Géomatique, SIG, Théorie des Graphes, SQL, ETL (FME) (Pas besoin d’être compétent en SIG et en ETL, juste besoin d’être curieux et motivé). Période / Durée :6 mois / 2026Lieu : 117 Boulevard Vivier Merle – 69003 LYON – LE TRIANGLETemps de travail : 35 heures / semaine Déplacements : Déplacements possibles sur territoire métropolitain Candidater Si ce poste vous intéresse, vous pouvez candidater en ligne : https://www.grandlyon.com/offre-emploi/... cienne-h-f Merci d’indiquer la référence du poste en haut de votre CV et de votre lettre de motivation pour faciliter le traitement de votre candidature. #J-18808-Ljbffr