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H/F - Ingénieur de recheche en traitement de signal


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Informations générales

Référence : UMR8112-NORSAI-001
Lieu de travail : PARIS 14
Date de publication : lundi 7 octobre 2019
Type de contrat : CDD Technique/Administratif
Durée du contrat : 6 mois
Date d'embauche prévue : 1 janvier 2020
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2400 € à 2500 € selon experiences
Niveau d'études souhaité : Doctorat
Expérience souhaitée : 1 à 4 années

Missions

Au sein du LERMA (Laboratoire d'Etude du Rayonnement et de la Matière en Astrophysique et Atmosphères), utiliser la technique des réseaux de neurones avec apprentissage profond (deep learning) pour le traitement de données satellite hyper-spectrale issues de l'instrument IASI d'observation de la Terre. Ce travail consistera à tester de nouvelles méthodes pour la restitution des profils atmosphériques de température et de vapeur d'eau, ou de classifications nuageuses.

Activités

• Regrouper de grosses bases de données satellite d'observation de la Terre
• Implémenter des algorithmes de deep learning pour le traitement de ces données satellites
• Tester ces algorithmes sur les bases de données.
• Participer à l'analyse des résultats
• Rédiger des rapports et/ou articles scientifiques

Compétences

• Expertise en traitement du signal, en particulier en intelligence artificielle
• Grande expérience en programmation (Matlab, C, Fortran, Python, etc.)
• Une expérience dans les algorithmes de deep learning serait appréciée
• Une expérience en données satellites pour l'observation de la Terre serait appréciée

Contexte de travail

Le LERMA est un laboratoire de l'Observatoire de Paris dont l'effectif total est de 120 personnes situées sur 4 sites géographiques. L'ingénieur travaillera sur le site de l'Observatoire de Paris, dans le groupe de télédétection de la Terre. Il/elle interagira au quotidien avec le responsable scientifique du projet, Filipe Aires. Possibilité de renouvellement.

Informations complémentaires

les candidatures de niveau de BAC +5 seront examinées.

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