Data Scientist – Remote Sensing & Deep Learning (AgTech)

Description du poste

Contexte

Dans le cadre d’un projet stratégique pour un client du secteur spatial/agricole, nous recherchons un Data Scientist expérimenté afin de reprendre et poursuivre des travaux en cours autour de la détection d’objets à grande échelle via imagerie satellite.
La mission s’inscrit dans un environnement à forte dimension technique, combinant Computer Vision, traitement de données géospatiales et passage à l’échelle.

• Reprise et amélioration de modèles de Computer Vision appliqués à l’imagerie satellite

• Implémentation et optimisation de modèles de segmentation d’instance et détection (type Mask R-CNN, U-Net)

• Traitement et fusion de données multi-sources (optique Sentinel-2 & radar Sentinel-1 / SAR)

• Industrialisation des pipelines de traitement et passage à l’échelle sur de larges zones géographiques (US, Brésil, Europe)

• Contribution aux bonnes pratiques MLOps (tracking, reproductibilité, déploiement)

• Déploiement et optimisation des modèles dans un environnement AWS

• Solide expérience en Data Science / Deep Learning appliqué à la Computer Vision

• Excellente maîtrise de Python

• Expérience confirmée sur des frameworks tels que PyTorch (PyTorch Geo est un plus)

• Bonne connaissance des outils géospatiaux : Google Earth Engine, Rasterio, Xarray, QGIS

• Expérience sur des problématiques de remote sensing / données satellites fortement appréciée

• Connaissance des environnements cloud (AWS) et outils MLOps (MLflow, ZenML)

• Capacité à travailler en autonomie et à reprendre un projet existant rapidement

• Python

• PyTorch / PyTorch Geo

• Google Earth Engine, Rasterio, Xarray, QGIS

• Docker

• AWS (services d’inférence)

• MLflow / ZenML

• Durée : 3 mois (possibilité de prolongation selon les résultats et la roadmap)

• Démarrage : ASAP

• Localisation : Toulouse (présence ponctuelle requise / 2 jours de télétravail possibles)

• Langue : anglais technique requis (environnement international)