Research Engineer in AI & Remote Sensing | Rabat (Maroc)

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Entreprise :Mohammed VI Polytechnic University is an institution dedicated to research and innovation in Africa and aims to position itself among world-renowned universities in its fields The University is engaged in economic and human development and puts research and innovation at the forefront of African development. A mechanism that enables it to consolidate Moroccos frontline position in these fields, in a unique partnership-based approach and boosting skills training relevant for the future of Africa. Located in the municipality of Benguerir, in the very heart of the Green City, Mohammed VI Polytechnic University aspires to leave its mark nationally, continentally, and globally.Poste :Thematique : Classification des cultures cerealieres a partir dimagerie hyperspectraleDuree : 1 anLieu : A-LAB, UM6P RABAT Contexte du projetCe poste sinscrit dans le cadre dun projet de recherche de pointe visant a developper une plateforme de cartographie des cultures cerealieres et danalyse du Yield Gap a partir dimages satellites hyperspectrales et des algorithmes dintelligence artificielle. Lobjectif est de renforcer les capacites de suivi agricole a grande echelle, en integrant les dernieres avancees en modeles geospatiaux, apprentissage profond et integration multimodale de donnees.Le poste sera dedie au developpement de modeles de classification capables de tirer parti de donnees heterogenes incluant limagerie hyperspectral, les donnees meteorologiques et les dynamiques phenologiques pour realiser une cartographie fine et precoce des cultures cerealieres. Missions principales * Pretraitement et ingenierie des donnees
  • Collecte, nettoyage et harmonisation de donnees heterogenes : imagerie hyperspectrale, donnees meteorologiques, observations de terrain, donnees environnementales.
  • Manipulation et preparation de donnees geospatiales et temporelles, y compris les series temporelles phenologiques.
  • Developpement et evaluation de modeles de classification
  • Conception et implementation de modeles de deep learning pour la classification supervisee des types de cultures.
  • Integration et evaluation dapproches multimodales combinant donnees dimagerie, variables meteorologiques et informations sur le cycle phenologique.
  • Utilisation de bibliotheques de deep learning (PyTorch, TensorFlow) et de modeles fondamentaux geospatiaux (GFMs).
  • Realisation danalyses de performance, de selection de caracteristiques (feature engineering) et dinterpretabilite des modeles.
  • Documentation et valorisation
  • Production de documentations techniques, rapports de projet et guides de reproductibilite.
  • Participation a la redaction de publications scientifiques, livrables de projet ou communications.
  • Collaborate with software developers to integrate models into a user-friendly platform.
Profil recherché :Profil recherche
  • Diplome de niveau Master ou ingenierie en geomatique, teledetection, data science,ou domaine connexe.
  • Experience confirmee en apprentissage profond applique a limagerie satellitaire, en particulier hyperspectrale.
  • Competences en traitement de donnees geospatiales, meteorologiques et phenologiques.
  • Maitrise de bibliotheques de deep learning (PyTorch, TensorFlow).
  • Connaissances solides en SIG (Systemes dInformation Geographique).
  • Experience avec les modeles fondamentaux geospatiaux (Geo Foundation Models) est un plus.
  • Autonomie, rigueur scientifique et capacite a travailler en equipe pluridisciplinaire.
  • Bonnes capacites de communication ecrite et orale, en francais et/ou en anglais.
Adresse de notre siège : Lot 660, Hay Moulay Rachid, Ben Guerir 43150Traits de personnalité souhaités :Rationalisme Besoin d'autonomie Besoin d'action Ambition Recherche de nouveauté

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