Ingénieur de recherche (H/F) pour la cartographie de l'occupation du sol par apprentissage profond
Nouveau
- IT en contrat CDD
- 12 mois
- BAC+5
L'offre en un coup d'oeil
L'unité
Centre d'études spatiales de la biosphère
Type de Contrat
IT en contrat CDD
Temps de Travail
Complet
Lieu de Travail
31401 TOULOUSE
Durée du contrat
12 mois
Date d'Embauche
01/12/2026
Rémuneration
entre 3143.64 € et 3403.43 € bruts mensuel
Postuler Date limite de candidature : mardi 13 octobre 2026 23:59
Description du Poste
Les Missions
Le produit d'occupation du sol OSO est une cartographie d'occupation du sol générée annuellement et automatiquement par classification de séries temporelles Sentinel-2 depuis 2016. Cette carte est actualisée tous les ans en s'appuyant sur l'ensemble des images satellites Sentinel-2 recouvrant le territoire métropolitain français. Le récent avènement des approches d'apprentissage grâce à des architectures d’apprentissage profond pour la segmentation sémantique offrent des opportunités très prometteuses. Un jeu de données d'apprentissage spatialement exhaustif ou densément étiquetées (patchs) sera mis à disposition de l'ingénieur pour entraîner des modèles de classification pluriannuels et tester sa pertinence pour la cartographie de l'occupation à large échelle.
L'Activité
Les taches seront les suivantes :
- validation de la précision de l’étiquetage des imagettes
- entraînement de modèles basés sur différentes architectures d'apprentissage profond et intégrant une connaissance pluriannuelle de la couverture du sol et basés sur des séries temporelles d'images satellites sur plusieurs années
- comparaison des résultats avec la méthode classique "Random Forest" utilisée pour la production OSO
- évaluation de différentes stratégies d'apprentissage profond
Votre Profil
Compétences
Les compétences requises pour ce poste sont les suivantes :
- connaissance des architectures de Deep Learning et classification d'images satellites
- maîtrise de la programmation python pour automatiser les traitements et implémenter des modèles de Deep Learning
- connaissance de l'occupation du sol et de ses différentes composantes (urbaines, agricoles, naturelles) pour l'analyse visuelle et la validation de la photo-interprétation
- connaissance du système d'exploitation Linux pour utiliser un cluster de calcul
- Appétence pour le travail en équipe et la collaboration scientifique
- Autonomie et rigueur scientifique
Votre Environnement de Travail
L'ingénieur(e) sera accueilli(e) dans l'UMR CESBIO et encadré(e) par Silvia Valero (chercheuse à l'IRD) et Vincent Thierion (Ingénieur de recherche INRAe). L’UMR CESBIO a pour vocation de contribuer au progrès des connaissances sur le fonctionnement des surfaces continentales et leurs interactions avec le climat et l’Homme, en s’appuyant largement sur des données satellitaires. Il s’agit dès lors de développer des modèles non seulement explicatifs, mais aussi capables de fournir des scénarios d’évolution de ces surfaces et de leurs propriétés sous les pressions qu’ils subissent.
Le CESBIO compte environ 130 personnes dont 65 permanents. Son implantation principale se situe à Toulouse sur le campus de l’Observatoire Midi-Pyrénées. Le CESBIO est également implanté à Auch, dans les locaux de l’IUT. Enfin, plusieurs personnes sont basées chez nos partenaires à l’étranger, en expatriation ou en mission de longue durée (Maroc, Tunisie, Liban, Inde).
Rémunération et avantages
Rémunération
entre 3143.64 € et 3403.43 € bruts mensuel
Congés et RTT annuels
44 jours
Pratique et Indemnisation du TT
Pratique et indemnisation du TT
Transport
Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu’à 300€
À propos de l’offre
| Référence de l’offre | UMR5126-VINTHI-005 |
|---|---|
| Secteur d’activité | Informatique, Statistiques et Calcul scientifique |
| Emploi type | Expert en calcul scientifique (H/F) |
À propos du CNRS
Le CNRS est un acteur majeur de la recherche fondamentale à une échelle mondiale. Le CNRS est le seul organisme français actif dans tous les domaines scientifiques. Sa position unique de multi-spécialiste lui permet d’associer les différentes disciplines pour affronter les défis les plus importants du monde contemporain, en lien avec les acteurs du changement.
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