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Portail > Offres > Offre UMR6554-CLAPER-007 - Ingénieur (e) de recherche en Transfert Learning H/F projet ANR HIATUS

Ingénieur (e) de recherche en Transfert Learning H/F projet ANR HIATUS


Date Limite Candidature : mercredi 10 mars 2021

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Informations générales

Référence : UMR6554-CLAPER-007
Lieu de travail : RENNES
Date de publication : mercredi 17 février 2021
Type de contrat : CDD Technique/Administratif
Durée du contrat : 24 mois
Date d'embauche prévue : 5 avril 2021
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : entre 2437€ et 2807€ brut mensuel
Niveau d'études souhaité : Bac+5
Expérience souhaitée : 1 à 4 années

Missions

Activités de soutien à la recherche visant à se concentrer sur les méthodes d'apprentissage par transfert (Transfert Learning) pour évaluer les méthodes actuelles appliquées aux ensembles de données historiques.et à classer des ensembles de données image (et DSM) correspondant à différentes époques, tandis que les données d'apprentissage ne sont disponibles que pour la plus récente.

Activités

Exploiter les possibilités des réseaux de neurones convolutifs pour réaliser du transfert learning, notamment via :
- Les représentations latentes communes entre les données (cf technique KEMA, Tuia et Camp-Valls, 2014)
- L'exploitation de changements spatio-temporels
- Prendre en compte la qualité des données. Du fait de l'hétérogénéité des données (spectrales et spatiales) et de leur qualité variable (bruit, mauvais géoréférencement), ce point est prImordial.

Compétences

- Expérience en informatique et traitement des données
- Bon niveau en programmation (Python)
- Bon niveau en traitement d'images et/ou 3D
- Bon niveau en apprentissage automatique
- Autonomie et réactivité
- Capacité à organiser son travail et à s'inscrire dans une logique d'équipe
- Bonnes capacités rédactionnelles en anglais

Contexte de travail

L'UMR LETG est implantée sur 6 sites géographiques (Angers, Brest, Caen, Dinard, Nantes et Rennes. Son champ scientifique est celui de la géographie et de l'environnement. L'unité compte 150 membres (titulaires et contractuels). Cette mission se déroulera au LETG Rennes sur le campus de Villejean dans une équipe constituée d'une vingtaine de personnes.

Ce poste se déroule dans le cadre du projet HIATUS financé par l'ANR (Historical Image Analysis for Territory evolUtion Stories). Les archives d'images aériennes provenant de levés photogrammétriques sont un moyen unique et relativement inexploré pour la surveillance environnementale à long terme et l'analyse des changements. En effet, ils constituent des séries temporelles longues (jusqu'à 100 ans), denses et acquises à très haute résolution spatiale. Plus particulièrement, les conditions de relevé photogrammétrique permettent de générer des
informations 3D (hauteur). Cependant, leur analyse automatique pour extraire des informations sémantiques fait face à des difficultés liées à la fois à l'hétérogénéité inter-dates des séries temporelles (par exemple diverses résolutions spectrales et spatiales) et au manque d'informations de référence associées (données d'apprentissage). Le projet HIATUS vise à surmonter ces défis en exploitant les informations de hauteur, la synergie entre l'extraction des informations et la localisation fine, en utilisant l'ensemble des séries chronologiques longues et
denses, en prenant en compte la qualité des données à chaque étape et en exploitant des techniques modernes d'analyse des données. Le projet HIATUS est une collaboration entre 5 laboratoires aux compétences méthodologiques et thématiques complémentaires et une startup.

Françoise Gourmelon est la directrice du LETG - UMR 6554, l'ingénieur (e) de recherche sera placé(e) sous son autorité hiérarchique. Votre principal interlocuteur sur le site de Rennes sera : Thomas Corpetti.

Contraintes et risques

Déplacements réguliers à l'IGN à Saint Mandé (ou inversement).

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