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#1 Thu 24 November 2022 11:27

Christel Mathurin
Membre
Date d'inscription: 18 Jul 2017
Messages: 8

[STAGE] Data Scientist : Deep Learning - Balma (31)

STRUCTURE D’ACCUEIL

EarthDaily Agro fournit des données et des analyses de l'ère spatiale aux organisations et aux personnes qui nourrissent la planète ! 
Avec 35 ans d'expérience dans le secteur, EarthDaily Agro fournit à ses clients les données, les analyses et les connaissances dont ils ont besoin pour prendre des décisions plus efficaces. Les services B2B vont de la gestion globale des risques et du suivi des produits agricoles à la commercialisation d'intrants et au conseil en agriculture de précision, en utilisant les dernières recherches en agronomie, en technologies de l'information et en télédétection.
EarthDaily Agro développe également des solutions commerciales hautement personnalisées pour les prêteurs agricoles, les assureurs, les fournisseurs d'intrants et les entreprises alimentaires, avec des analyses faciles à utiliser, qui aident à réduire les risques quotidiens de l'agriculture.
EarthDaily Agro, dont le siège social se trouve à Minneapolis, MN, USA, et qui possède des bureaux en France, au Brésil, en Australie et en Suisse, est une division de EarthDaily Analytics Corp. 
EarthDaily Analytics Corp, une société de traitement et d'analyse de données verticalement intégrée, lance une nouvelle constellation de satellites d'observation de la terre. La constellation de satellites EarthDaily améliorera considérablement les capacités d'analyse géospatiale dans les secteurs de l'agriculture, de la sylviculture, de l'environnement, des services financiers et du renseignement, parmi de nombreux autres segments.

RESPONSABILITES

RESUME EN MOINS DE 2 LIGNES
Le sujet du stage porte sur l’automatisation de la reconnaissance de plusieurs grandes cultures agricoles en cours de saison à partir de données satellites et météorologiques.

VOS RESPONSABILITES INCLURONT :
L'agriculture fait face à des changements inédits : changement climatique, besoin d’accroître ou de maintenir la productivité tout en préservant l’environnement, besoin de répondre aux attentes sociétales. Pour répondre à ces défis, EarthDaily Agro collecte des images satellites, données météo et données tierces, et développe de nouveaux services et indicateurs, utilisant les dernières technologies de l’IA et du big data.
EarthDaily Agro propose des services de suivi des cultures de l’échelle du continent jusqu’à l’intra-parcellaire basés sur les technologies d’observation de la terre – exploitation d’images satellite optiques. L’identification des cultures est une base nécessaire pour comprendre et filtrer le signal issu des images. L’automatisation de cette reconnaissance est un défi, une même culture évoluant au cours d’une saison en fonction de son cycle et du contexte météorologique, et le type de culture sur une parcelle agricole changeant d’une année à l’autre. De plus en plus de données d’observation de la terre sont disponibles, et les technologies de l’IA et du Deep Learning offrent de nouvelles perspectives pour extraire cette information pour différents types de cultures et dans différentes géographies.
Au cours de projets précédents, EarthDaily Agro a mis en place une méthode automatique de détection du type de culture à l'échelle parcellaire en utilisant des algorithmes de Deep Learning et en combinant plusieurs capteurs. EarthDaily Agro recherche un·e stagiaire qui intégrera l’équipe R&D basée à Balma. La personne recrutée bénéficiera de l’encadrement de data scientists expérimentés et d’experts agronomes, dans un environnement de travail collaboratif.

Le/la stagiaire définira et développera des approches permettant de qualifier le type de cultures sur un territoire étendu (pays, continent) :
•    Identifier des méthodes dans la littérature scientifique, afin d’établir un état de l’art
•    Collecter des données d’entraînement et de validation, en interne et en externe
•    Concevoir, implémenter et tester des approches (heuristiques, approches supervisées et non supervisées)
•    Valider les performances de l’approche sur plusieurs années et plusieurs zones géographiques
•    Rédiger les spécifications en vue d’une implémentation opérationnelle
Le/la stagiaire pourra s’appuyer sur les données historiques météorologiques et satellites ainsi que sur les ressources de calcul de EarthDaily Agro. La partie algorithmique s’effectuera principalement en Python.

VOS RESPONSABILITES INCLURONT :
•    La prise en main des algorithmes de détection des cultures précédemment développés par EarthDaily Agro.
•    La qualification et la prise en main des jeux de données fournies par EarthDaily Agro.     
•    L’application des méthodes et la proposition d’améliorations sur les algorithmes.
•    Le test et la validation des performances de ces améliorations.

EDUCATION, CONNAISSANCES ET CAPACITES
•    Stage de fin d’études master, école d’Ingénieur ou équivalent en télédétection / traitement du signal / mathématique / statistique / intelligence artificielle ou Agro/Agri avec intérêt pour le Développement ou la télédétection. 
•    Compétences en développement, algorithmie et apprentissage automatique. 
•    Les travaux seront effectués en utilisant le langage Python.
•    Connaissances en télédétection et en agronomie sont un plus.
•    Connaissances des bibliothèques de Machine/Deep Learning (Scikit-learn, Pytorch, Tensorflow) et SIG (GDAL, QGIS) sont un vrai plus.
•    De personnalité créative et rigoureuse, vous avez une capacité à vous adapter et à vous approprier une problématique (identification des cultures en saison à large échelle).
•    Motivation pour travailler dans une équipe internationale et dans un environnement dynamique de recherche et d’innovation (documentations en anglais).

CONDITIONS
Stage de 6 mois à partir de mars 2023 (période adaptable) au siège social de GEOSYS (Balma, France). Télétravail possible selon l’évolution de la situation sanitaire.
Gratifications conventionnelles de stage.

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Merci d’envoyer CV et lettre de motivation à careers@texte-a-enlever.geosys.com sous la référence : Stage_DeepLearning/Solutions-01/2023

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