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Jobs & Stages

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STAGE – Recueil, qualification et construction de bases de données naturalistes et application à la télédétection des milieux naturels.

Stage écoles d’ingénieur/ Master 2 – Géomatique, télédétection, environnement, écologie numérique (5-6 mois)

Vous disposez des compétences suivantes :
– SIG (QGIS, ArcGIS), Python, PostGIS/SQL, manipulation de données.
– Sensibilité écologique ou connaissance des habitats naturels (un plus).
– Intérêt pour la data science et l’IA appliquée à l’environnement.

Principaux objectifs
– Collecte de bases de données naturalistes.
– Qualification et diagnostic des données.
– Structuration d’une base homogène et documentée.
– Intégration aux chaînes de télédétection et IA.
– Analyse critique des typologies d’habitats.
– Contribution aux projets FR2030, CBC, etc.

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STAGE – Développement et test d’approches avancées d’Intelligence Artificielle pour le traitement multi-source de données de télédétection à large échelle, appliqué aux données naturalistes.

Stage écoles d’ingénieur/ Master 2 – Ingénieur (2e ou 3e année) ou étudiant en Master 2 spécialisé en IA, traitement d’image, data science, géomatique, informatique.

Vous disposez des compétences suivantes :
– Python, Deep learning (PyTorch/TensorFlow), Git, SIG
– Intérêt pour la data science et l’IA appliquée à l’environnement.

Principaux objectifs
– Comparaison modèles IA multisources biodiversité.
– Chaînes de traitement scalables GPU/cloud.
– Lien résultats/utilisateurs (écologues, cartographes).
– Faisabilité intégration web (si profil full-stack).
– Cas d’usage FR2030/CBC (classification, segmentation, détection).

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STAGE – Amélioration, validation et déploiement opérationnel d’un outil de prédiction de la qualité de l’eau pour le suivi de travaux portuaires et la surveillance de milieu naturel marin

Stage écoles d’ingénieur/ Master 2 – machine learning (5-6 mois)

Vous disposez des compétences suivantes :
– Python et des concepts de machine learning,
– Intérêt marqué pour la télédétection et pour les applications environnementales,
– Linux et les outils de gestion de version (Git),
– Capacité d’analyse, rigueur scientifique et goût pour le travail en équipe.

Principaux objectifs
– Analyse rétrospective prédictions/erreurs.
– Analyse sensibilité paramètres d’entrée.
– Amélioration chaîne traitement.
– Analyse limites déploiement.
– Assimilation données.
– Spatialisation prédictions.

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