Stage IA: débruitage des courants océaniques

Groupe CLS; Ramonville-Saint-Agne; On-site; EUR 10,000 - 17,000; Full time

Benefits offered by this job

Restaurant d'entreprise

Parking à vélo et borne de recharge

Job summary

Groupe CLS recherche un/stagiaire pour développer des méthodes de deep learning visant le débruitage des courants océaniques à partir d observations MDT et de données océaniques. Le projet s appuie sur des travaux collaboratifs avec l’Université de Bristol et l’Université de Toulon, et se déroule au sein de l’équipe Data Fusion & In Situ.

Vous évoluerez dans un cadre international et interdisciplinaire, avec une forte orientation recherche et applicabilité environnementale, en collaboration avec

Qualifications

• Étudiant(e) en dernière année d'école d'ingénieur ou Master 2 en IA, science des données, mathématiques appliquées, informatique, océanographie ou discipline connexe.
• Bon niveau Python et apprentissage automatique.
• Expérience pratique du développement, de l'entraînement et de l'évaluation de réseaux de neurones; maîtriser PyTorch ou TensorFlow.
• Anglais écrit et lu nécessaire; esprit d'équipe et autonomie.

Responsibilities

• Adapter et tester des algorithmes de deep learning pour le débruitage MDT.
• Évaluer les performances dans différents contextes océaniques.
• Analyser l’impact du débruitage sur les structures dynamiques océaniques (courants, fronts, tourbillons).
• Proposer et développer des améliorations pour accroître robustesse et généralisation.
• Collaborer avec les équipes universitaires et internes.

Skills

Python

Deep learning

PyTorch

TensorFlow

NumPy

SciPy

xarray

scikit-learn

Analyse de données

Anglais

Travail en équipe

Autonomie

Rigueur

Curiosité

Ouverture d’esprit

Tools

NumPy

SciPy

xarray

scikit-learn

Job description

Groupe CLS recherche un/stagiaire pour développer des méthodes de deep learning visant le débruitage des courants océaniques à partir d observations MDT et de données océaniques. Le projet s appuie sur des travaux collaboratifs avec l’Université de Bristol et l’Université de Toulon, et se déroule au sein de l’équipe Data Fusion & In Situ.

Vous évoluerez dans un cadre international et interdisciplinaire, avec une forte orientation recherche et applicabilité environnementale, en collaboration avec