Spatial

Occitanie, Toulouse

Data Scientist – Systèmes d’observation

Sophia Engineering

Sophia Engineering transforme les idées en réalité industrielle.

Nous sommes reconnus pour accélérer l'innovation et développer la compétitivité de nos clients en proposant nos services d'ingénierie.
Présents en France et à l'étranger, nous intervenons dans de nombreux secteurs d'activités comme l'énergie, l'oil & gas, l'aéronautique, le spatial, le nucléaire, l'automobile, le ferroviaire, la défense.
Le business model et management innovant de Sophia en font une Great Place To Work depuis plusieurs années.

La CURIOSITÉ est notre moteur : elle nous permet d'être toujours à jour.
L'ENTHOUSIASME est notre énergie : s'épanouir dans son job est la meilleure façon de progresser.
L'ECOUTE est notre socle : point de départ de tout, elle invite au dialogue, l'ouverture, le respect.
L'AGILITÉ est la clé de notre performance : elle nous rend compétitifs face aux acteurs du secteur

Sophia Engineering est engagée dans la lutte contre les discriminations et la promotion de l'égalité des chances.

Le poste

Poste :

La mission principale est d’évaluer les performances d’un futur système d’observation sur
des applications opérationnelles. Il est par conséquent nécessaire de :
o simuler les données du système à partir de données disponibles en source ouverte
o de prototyper des approches algorithmiques des applications puis de les valider
sur des jeux de données représentatifs des besoins utilisateurs.
o Présenter les travaux à un panel d’utilisateurs, clients ou partenaires du projet
Des déplacements occasionnels sont à prévoir en France ou en Europe

Profil recherché

Profil : Diplomé d'un Bac+5 d'une ecole d'ingénieur ou universitaire avec une specialité en data science.

Vous disposez d'une experience d'au moin 1 ans dans le secteur spatial et vous disposez de :

- Connaissance des systèmes d'observation de la Terre : qualité images, produits images
- Télédétection et applications spatiales
- Algorithmie traitement d'image et du signal (théorique et pratique)
- Science des données, apprentissage machine, intelligence artificielle
- Ingénierie système (capacité de définir une architecture et la décrire dans un document
d'exigences à partir d'une exigence de besoin opérationnel).
- Techniques de traitement de données en masse et haute vitesse
- Anglais lu, écrit et parlé

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