L’objectif du stage sera d’implémenter des méthodes d’inpainting pour la reconstruction des données manquantes dans les images SWOT. Actuellement, aucune méthode n’est appliquée.

Tes missions si tu nous rejoins :

- Développer un nouveau réseau de neurones adapté à la problématique tout en étant cohérent(e) avec la dynamique océanique présente pour l’image SWOT.

- Réaliser une comparaison à des méthodes d’interpolation classiques.

- Mener des tests de sensibilité  : déterminer quelles variables autres que la SSH pourront être utilisées, déterminer quelle sera la taille maximale des zones à reconstruire…

- Estimer l’apport de l’inpainting sur les étapes suivantes de la chaîne de traitement.

Etudiant(e) en dernière année d’école d’ingénieur ou en master 2, tu souhaites développer tes compétences en intelligence artificielle.

Une bonne maîtrise de la langue anglaise, de python et des bibliothèques d’IA (pytorch, pytorch lightning..) est nécessaire pour mener à bien tes missions.

Des connaissances en océanographie seraient un plus. 

L’ouverture d’esprit, l’aisance relationnelle, la flexibilité, l’autonomie, la curiosité et l’esprit d’analyse sont attendus.

Tu aimes les challenges, tu as l’esprit d’équipe, alors, demain avec l’ensemble des équipes de CLS, nous rendrons nos systèmes plus efficients et utilisés par le plus grand nombre, viens rejoindre l’aventure !