Stage - Détection De Bancs De Sargasses Par Deep Learning - H/F - Cls
il y a 2 semaines
Le poste
Les sargasses sont des algues pélagiques brunes formant des bancs de plusieurs kilomètres, voire dizaines de kilomètres de long. Depuis 2011, les îles des Antilles et les côtes mexicaines voient régulièrement ces algues s'échouer sur leurs plages au printemps et en été, entrainent des problèmes sanitaires et économiques. La décomposition de ces algues dégage des gaz toxiques et nauséabonds qui impactent le confort des habitants et le tourisme, principale source de revenus dans la région.
Les échouages de sargasses continuent à augmenter d'année en année. La surveillance des sargasses permet à la fois d'anticiper les ramassages une fois les algues échouées, et de conduire des opérations de collecte en mer à des fins de valorisation. L'imagerie satellite est une solution peu coûteuse et efficace pour une observation quotidienne des sargasses à l'échelle de l'Atlantique tropical.
Ce que nous attendons de vous :
CLS produit quotidiennement un suivi des sargasses dans le cadre de son service d'aide à la gestion et anticipation des arrivées des sargasses. Ces cartes sont dérivées d'images satellites à moyenne et haute résolution, permettant de faire un suivi quotidien de la situation et de son évolution. Les conditions d'acquisition, atmosphériques ou de mer sont des sources de fausses détections qui peuvent impacter la qualité des détections de sargasses.
L'objectif du stage est de proposer une évolution des chaînes de traitement en sélectionnant et implémentant un modèle d'apprentissage automatique ou profond, afin d'améliorer la granularité et la robustesse des détections.
Dans le cadre de ce stage, plusieurs tâches devront être réalisées :
- Etat de l'art sur la détection des sargasses afin de comprendre les bases des détections actuelles,
- Etat de l'art des modèles d'intelligence artificielle pour la classification d'image et identification des perspectives offertes par les approches les plus récentes,
- Benchmark des modèles sélectionnés,
- Analyse sur plusieurs sites pour déploiement algorithmique.
Profil recherché
Etudiant(e) en école d'ingénieurs ou en Master 2 avec une spécialisation en Data Science, Intelligence Artificielle, Machine Learning ou Mathématiques Appliquées, vous souhaitez mettre en application vos connaissances à travers des projets dans un domaine stimulant et porteur de sens.
Compétences et connaissances souhaitées :
- Solides bases en apprentissage automatique et profond (Machine Learning et Deep Learning),
- Maîtrise des langages et bibliothèques de data science, en particulier Python, scikit-learn, PyTorch, pandas, numpy, matplotlib, etc,
- Connaissance des outils de versionnement et de développement collaboratif (Git, Jupyter notebooks, etc.),
- Une familiarité avec les environnements Cloud (notamment AWS) serait appréciée.
Qualités attendues :
- Curiosité scientifique et goût pour l'expérimentation,
- Esprit analytique, rigueur, sens de l'organisation et autonomie,
- Capacité à collaborer au sein d'équipes pluridisciplinaires,
- Bonnes capacités de communication écrite et orale pour présenter et valoriser vos résultats.
Demain, avec l'ensemble des équipes de CLS, nous rendrons ces systèmes plus efficients et utilisés par le plus grand nombre, venez rejoindre l'aventure
Éléments nécessaires pour postuler
Pour valider votre candidature, nous vous demandons de fournir les éléments suivants, vous devrez télécharger les pièces demandées directement lors de votre inscription.
Toute candidature incomplète ne sera pas traitée par nos services.
Document(s) :
- Curriculum Vitæ
- Lettre de motivation
31520 Ramonville-Saint-Agne, Haute-Garonne, Occitanie
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Stage - Détection De Bancs De Sargasses Par Deep Learning - H/F - Cls
il y a 2 semaines
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il y a 2 semaines
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Ramonville-Saint-Agne, Occitanie, France Magellium Temps pleinAu sein de l'unité « Observation de la Terre », vous travaillerez au sein d'une équipe spécialisée dans le développement de chaînes de traitement et en deep learning, avec pour principaux clients les agences spatiales, dont le CNES et l'ESA.Le poste à pourvoir concerne le rôle deTech Lead en chaîne de traitement avale pour l'Observation de la...
