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#1 Thu 24 November 2022 11:28

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

[stage] Machine Learning Et Imagerie Satellite - 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.

CONTEXTE ET RESPONSABILITES

RESUME EN MOINS DE 2 LIGNES : le sujet du stage porte sur le développement et la validation d’algorithmes de détection de changement appliquée au secteur de la fintech agricole.

CONTEXTE :
L’agriculture est un secteur particulièrement exposé aux conditions météorologiques et aux évolutions climatiques. L’augmentation de la fréquence des évènements extrêmes impacte directement les acteurs agricoles à différentes échelles, du maintien de l’activité d’une exploitation jusqu’aux enjeux de sécurité alimentaire mondiale. Dans ce cadre, les assurances agricoles (MPCI etc.) constituent l’un des leviers afin de renforcer la résilience des exploitations. Face à ces enjeux majeurs, les différents acteurs cherchent à optimiser la fiabilité et l’efficacité opérationnelle des outils à leur disposition en y intégrant les technologies de l’information (Télédétection etc.) afin de garantir un système de protection juste et abordable pour l’agriculteur.
Au cours de projets précédents, EarthDaily Agro a mis en place une méthode automatique de détection de changement à l’échelle parcellaire. L’objectif de ce stage est de tester et d’adapter ces approches dans le contexte des assurances agricoles.

VOS RESPONSABILITES INCLURONT :
•    La prise en main des algorithmes de détection de changement précédemment développés par EarthDaily Agro.
•    L’appropriation de la problématique métier (assurance agricole) dans un contexte d’incertitude et d’accroissement des risques climatiques impactant le milieu agricole.
•    La qualification et la prise en main des jeux de données fournis par EarthDaily Agro. 
•    L’application des méthodes et la proposition d’améliorations sur les algorithmes.
•    Le codage, test et 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 école d’ingénieur 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.
•    Créatif(ve) et rigoureux(se), capacité à s’adapter et à s’approprier une problématique (Gestion des risques en agriculture).
•    Motivation pour travailler en équipe internationale 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_MachineLearning/Solutions-02/2023

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