Stage Ingénieur IA - Mise en Place et Évaluation de Méthodes IA pour l'Amélioration du Contrôle Qualité de Données Océanographiques H/F

Description de l'offre

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Stage Ingénieur IA - Mise en Place et Évaluation de Méthodes IA pour l'Amélioration du Contrôle Qualité de Données Océanographiques H/F

·  IFREMER
·  48.359113,-4.5588004999999994
·  27 janv., 2026
79,710

Description

Date de clôture de réception de candidatures : 23/02/2026 Qui sommes-nous ? L'Ifremer collecte, contrôle et préserve des données marines d'océanographie opérationnelle dans son système d'informations Coriolis. Ces données proviennent de capteurs installés sur des plateformes mobiles : navires, bouées dérivantes, flotteurs profileurs, drones marins et balises sur mammifères marins. Ces données doivent être qualifiées pour donner un indice de confiance aux scientifiques qui les utilisent. Des méthodes de qualifications sont déjà en place et comprennent des règles empiriques et des algorithmes statistiques. Le stage est ouvert au sein d'Ingénierie des Systèmes d'Information (ISI) intégré dans le département Infrastructures de Recherche et Systèmes d'Information (IRSI). Le service ISI maintient et fait progresser ses compétences dans les techniques informatiques et, en particulier, en génie logiciel, en ingénierie des bases de données, Web, systèmes d'informations géographiques et normalisation. Il maintient et développe les ateliers de génie logiciel nécessaires avec les méthodes associées. Quelle sera votre mission ? L'objectif de votre stage est d'évaluer et de comparer différentes méthodes statistiques (machine learning et deep learning) afin de compléter ou remplacer le pipeline de qualification actuel. Le but principal est de proposer une méthode permettant de réduire le nombre de fausses alertes tout en conservant un niveau de précision équivalent aux méthodes en place. Les résultats de ce stage contribueront directement à améliorer la fiabilité des données utilisées par la communauté scientifique. Dans un premier temps, vous travaillerez sur les données issues des flotteurs Argo qui mesurent la température, la salinité et d'autres variables biogéochimiques de la surface jusqu'aux couches profondes de l'océan. En fonction de l'avancement du stage, ce travail pourra être étendu à d'autres types d'observations, notamment les données de bouées dérivantes réalisant des mesures à la surface de l'océan. Les différentes méthodes et analyses seront implémentées et testées sur le calculateur de l'Ifremer Datar-mor. Quelles seront vos activités ? - Compréhension des différentes méthodes de qualifications actuelles - Création d'un jeu de données dédié à l'entraînement et à l'évaluation des méthodes - Mise en place des métriques d'évaluation pertinentes - Développement et entraînement des méthodes de machine learning et deep learning - Analyse et comparaison des résultats obtenus - Rédaction d'un rapport comparatif des méthodes et recommandations Votre champs relationnel : En interne : - Le pôle IA de l'Ifremer (expertise en machine learning et deep learning) - Les responsables des systèmes d'information Coriolis (océanographie opérationnelle) - L'équipe infrastructure Datarmor En externe : POKaPOK, OceanScope

Date de début

26 janv., 2026

Profil

Vous êtes actuellement en préparation d'un Master 2 où vous suivez un cursus d'école d'ingénieur dans le domaine informatique, sciences des données, intelligence artificielle, statistiques appliquées ou équivalent. Vous cherchez un stage de fin d'étude, de 4 à 6 mois, sur le premier semestre 2026. Vous avez les compétences, connaissances et expériences suivantes : - Python (Pandas, PyTorch ou TensorFlow, Scikit-learn, Mlflow) - Compétences en machine learning, deep learning, statistiques - Connaissance des infrastructures de calcul (HPC/Cloud) appréciée Vous avez les qualités suivantes : - Intérêt pour l'océanographie et les données environnementales - Autonomie et capacité à apprendre rapidement - Rigueur dans la gestion et la documentation des données

Répartition du temps de travail

Full time

Fonction

Informatique_syst_info

Durée (Mois)

4

Formation

RJ/Qualif/Agent_maitrise_B3

Secteur

Administration