Stage Deep Learning pour débruitage des courants océaniques

CLS Group; Ramonville-Saint-Agne; On-site; EUR 11,000 - 18,000; Full time

Benefits offered by this job

Restaurant d'entreprise

Diversité et égalité pro et handicap

CSE attractif

Parking vélo et borne de recharge

Job summary

CLS recherche un stagiaire en stage de débruitage des courants océaniques par deep learning, en collaboration avec l’Université de Bristol et Toulon. Vous contribuerez à développer des méthodes DL pour améliorer les MDT et les courants géostrophiques, en s’appuyant sur des données satellites et in situ.

Ce stage implique une collaboration internationale et un travail d’équipe en environnement de recherche appliquée, au sein de l’équipe Data Fusion & In Situ de la BU ENVIRONNEMENT.

Qualifications

• Étudiant(e) en dernière année d'école d'ingénieur ou Master 2 IA et données.
• Maîtrise de Python et d'au moins un framework DL (PyTorch ou TensorFlow).
• Bonnes notions d'apprentissage automatique et DL.
• Expérience pratique en développement, entraînement et évaluation de réseaux de neurones.
• Bonnes compétences en analyse/visualisation de jeux de données complexes et anglais écrit.
• Goût du travail en équipe, curiosité et autonomie exigés.

Responsibilities

• Prendre en main, adapter et tester des algorithmes de deep learning développés.
• Évaluer les performances dans différents contextes océaniques.
• Analyser l’impact du débruitage sur les structures océaniques.
• Proposer et développer des améliorations méthodologiques.
• Étudier le potentiel pour des produits MDT et courants géostrophiques globaux.

Skills

Python

machine learning

deep learning

Réseaux de neurones

PyTorch

TensorFlow

NumPy

SciPy

xarray

scikit-learn

analyse & visualisation de données

anglais

travail en équipe

autonomie

curiosité

rigueur

communication scientifique

Education

Master 2 en IA ou équivalent

École d'ingénieur, dernière année

Tools

PyTorch

TensorFlow

NumPy

SciPy

xarray

scikit-learn

Job description

CLS recherche un stagiaire en stage de débruitage des courants océaniques par deep learning, en collaboration avec l’Université de Bristol et Toulon. Vous contribuerez à développer des méthodes DL pour améliorer les MDT et les courants géostrophiques, en s’appuyant sur des données satellites et in situ.

Ce stage implique une collaboration internationale et un travail d’équipe en environnement de recherche appliquée, au sein de l’équipe Data Fusion & In Situ de la BU ENVIRONNEMENT.