GHGSAT associe la détection par satellite à l’analyse des émissions pour aider les exploitants industriels et les gouvernements à identifier et à mesurer les rejets de gaz à effet de serre. Sa technologie détecte les émissions sur des sites industriels partout dans le monde et fournit des données susceptibles d’orienter les efforts de surveillance et de réduction. L’entreprise intervient dans les domaines de l’aérospatiale, de l’énergie et de l’environnement.
Scientifique des données en vision par ordinateur et apprentissage automatique
Appliquez la vision par ordinateur et l’apprentissage automatique aux données satellitaires de GHGSAT afin d’automatiser le traitement des mesures d’émissions de gaz à effet de serre. Développez et déployez des modèles de détection, de mesure et de surveillance.
Description
- Améliorer le traitement des données de GHGSAT grâce à l’apprentissage automatique et à des méthodes fondées sur la physique.
- Construire, entraîner et affiner des modèles de classification d’images, de détection d’objets et de segmentation.
- Prototyper des approches issues de la recherche scientifique.
- Explorer les données afin de dégager des caractéristiques prédictives utiles et des possibilités d’analyse.
- Collaborer avec des spécialistes du domaine, des validateurs de données et d’autres parties prenantes pour améliorer les méthodes et les performances des modèles.
- Travailler avec des développeurs de logiciels pour mettre les modèles et les algorithmes en production.
- Utiliser la vision par ordinateur et l’apprentissage automatique pour automatiser le traitement des données de détection, de mesure et de surveillance des gaz à effet de serre.
Exigences
- Être titulaire d’un master ou d’un diplôme supérieur en physique, en ingénierie, en chimie théorique ou en biologie, en mathématiques, en sciences informatiques ou dans une discipline connexe.
- Maîtriser Python.
- Savoir documenter et résumer les principales conclusions.
- Faire preuve d’une grande capacité à résoudre des problèmes et d’un grand souci du détail.
- Connaître les probabilités et les statistiques.
- Avoir de l’expérience en traitement d’images et en vision par ordinateur.
- Avoir appliqué l’apprentissage automatique à des données complexes du monde réel.
- Maîtriser les bibliothèques Python d’apprentissage automatique telles que PyTorch, TensorFlow et scikit-learn.
- Avoir de l’expérience avec les données de télédétection.
- Avoir de l’expérience en développement logiciel collaboratif avec Git.
- Avoir de l’expérience dans l’utilisation et la création d’images Docker.
- Être légalement autorisé à travailler au Canada et satisfaire aux exigences du Programme des marchandises contrôlées du Canada (CGP).
Avantages
- Salaire compétitif et options d’achat d’actions pour les employés à temps plein.
- Couverture médicale et dentaire.
- Congés payés et jours fériés flottants.
- Environnement de travail flexible.
- Horaires de travail flexibles.
- Apprentissage continu et développement professionnel.
- Milieu de travail diversifié et inclusif.
- Des mesures d’adaptation sont disponibles sur demande.