Chargé d'interpolation par IA des données SWOT manquantes

il y a 3 semaines


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La chaîne de traitement des données de hauteur de mer (SSH) est essentielle pour la compréhension du système climatique terrestre. CLS, leader mondial de l'observation de la topographie océanique par satellite, produit quotidiennement des données le long des traces des différents altimètres. Cependant, la suppression des données aberrantes est une étape cruciale dans cette chaîne de traitement.

Le stage consiste à implémenter des méthodes d'inpainting pour la reconstruction des données manquantes dans les images SWOT. Le candidat devra développer un nouveau réseau de neurones adapté à la problématique tout en étant cohérent(e) avec la dynamique océanique présente pour l'image SWOT.

Les missions du stage incluent la réalisation d'une comparaison à des méthodes d'interpolation classiques, la mise en place de tests de sensibilité et l'estimation de l'apport de l'inpainting sur les étapes suivantes de la chaîne de traitement.

Le candidat devra avoir une bonne maîtrise de la langue anglaise, de Python et des bibliothèques d'IA (PyTorch, PyTorch Lightning...). Des connaissances en océanographie seraient un plus.

Les avantages salariaux offerts par CLS incluent un restaurant d'entreprise, une politique d'entreprise en faveur de la diversité, de l'égalité professionnelle et de l'emploi des travailleurs handicapés, un CSE attractif et un parking à vélo et une borne de recharge véhicules électriques.



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