PhD/Ingénieur IA — Deep Learning en Télédétection Forestière

Goodforest; Grand Est; À distance; EUR 60 000 - 90 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Télétravail flexible

Résumé du poste

Goodforest, startup Deeptech/Greentech, recherche un docteur/ingénieur en data science pour développer des modèles de vision par ordinateur appliqués à l'analyse d'images satellites et de données météo/Topographie. Le poste est en télétravail avec collaboration étroite à distance.

Vous travaillerez sur la fusion de sources (Sentinel, THR, Neo), la détection d'anomalies et l'évaluation des risques forestiers, dans une équipe R&D passionnée et engagée pour l'environnement.

Qualifications

• Diplômé.e d'un doctorat ou d'un diplôme d'ingénieur en data science/ IA avec une expérience en deep learning appliqué à des analyses d'images satellites multispectrales et/ou SAR.
• Motivé.e par une approche R&D appliquée au développement de solutions concrètes et opérationnelles
• Excellente écoute, collaboration et esprit d'équipe
• Autonome pour travailler à distance
• Capacité à collaborer et communiquer en interne et externe
• Fluide en français et en anglais
• Engagement sincère pour l'environnement

Responsabilités

• Participer au développement de notre plateforme de surveillance et gestion des risques forestiers.
• Développer des modèles Deep Learning de computer vision pour la fusion de données multi-sources.
• Contribuer à notre roadmap et à des services IA frugale.

Connaissances

Python

PyTorch

TensorFlow

Computer Vision

Deep Learning

Fusion multi-sources

Geospatial data

Formation

Doctorat ou diplôme d'ingénieur en data science/IA

Outils

Google Earth Engine

Sentinel Hub

Vertex AI

Earth Observation data

Description du poste

Goodforest, startup Deeptech/Greentech, recherche un docteur/ingénieur en data science pour développer des modèles de vision par ordinateur appliqués à l'analyse d'images satellites et de données météo/Topographie. Le poste est en télétravail avec collaboration étroite à distance.

Vous travaillerez sur la fusion de sources (Sentinel, THR, Neo), la détection d'anomalies et l'évaluation des risques forestiers, dans une équipe R&D passionnée et engagée pour l'environnement.