Professionnel(le) en sciences de données géospatiales et intelligence artificielle

Exigences / Aptitudes et qualifications

Diplôme de 1er cycle en sciences de données, intelligence artificielle, statistiques, mathématiques, informatique, géomatique ou domaine connexe, avec une expérience d'au moins 3 ans dans le domaine de l’intelligence artificielle.

Excellente maîtrise de Python et des modules en sciences de données géospatiales (Geopandas, Pandas, Shapely) ainsi que des cadres de travail (frameworks) d’intelligence artificielle comme TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, etc.

Maîtrise des techniques de modélisation statistique, apprentissage automatique (machine learning) et apprentissage profond (deep learning), avec une expertise en manipulation et gestion de grandes quantités de données complexes.

Capacité à interpréter des données complexes pour en tirer des conclusions pratiques et à communiquer clairement les résultats aux non-experts via des rapports écrits et des présentations.

Connaissance des architectures de réseaux de neurones convolutifs (CNN) et des Transformers, en particulier les Vision Transformers (ViT).

Aptitude à collaborer efficacement avec diverses équipes et à fournir un soutien statistique et technique.

Volonté d’expérimenter de nouvelles technologies et méthodologies et intérêt pour l’innovation.

Excellente maîtrise du français à l’oral et à l’écrit, essentielle pour rédiger des documents complexes, vulgariser des concepts techniques, et présenter des analyses et travaux devant divers publics. Connaissance de base en anglais, particulièrement en lecture, pour comprendre et interpréter des littératures scientifiques.

Esprit d’équipe, bienveillance, savoir-être, et ouverture d’esprit, indispensables pour favoriser un environnement de travail harmonieux et collaboratif.

Atouts

·        Diplôme de 2e ou 3e cycle dans un domaine pertinent au poste.

·        Compréhension des enjeux urbains, environnementaux, et économiques spécifiques aux collectivités métropolitaines.

·        Expérience avec le traitement de données acquises par télédétection (capteurs optiques, radar, lidar).

·        Expérience avec les systèmes d'information géographique (SIG) tels que ArcGIS et QGIS, ainsi que des formats de données géospatiales comme GeoTIFF et GeoPackage.

·        Expérience avec des outils de visualisation de données pour la création de cartographies dynamiques et tableaux de bord dynamiques (Power BI, Tableau, etc.).

·        Expérience en segmentation sémantique, classification, super-résolution, colorisation et autres tâches de vision par ordinateur.

·        Familiarité avec les grands modèles de langage (LLM - Large Language Models) et leur application en entreprise.

·        Connaissance des architectures de calcul sur unités de traitement graphique (GPU) et unités de traitement tensoriel (TPU).