Choisir Capgemini, c'est choisir une entreprise où vous serez en mesure de façonner votre carrière selon vos aspirations. Avec le soutien et l'inspiration d'une communauté d'experts dans le monde entier, vous pourrez réécrire votre futur. Rejoignez-nous pour redéfinir les limites de ce qui est possible, contribuer à libérer la valeur de la technologie pour les plus grandes organisations et participer à la construction d'un monde plus durable et inclusif. ¿¿ De précédentes études ont démontré l'influence des conditions météorologiques sur la qualité des signaux des réseaux de télécommunication et aussi GNSS, et la faisabilité de remonter aux informations météorologiques à partir de l'atténuation du signal. Ce projet vise donc à explorer davantage ces études, dans le but de mettre en place une méthode capable de quantifier certaines caractéristiques atmosphériques (température, couverture nuageuses, précipitations) à partir de l'atténuations des signaux GNSS. L'objectif étant de créer un démonstrateur, qui pourra potentiellement être valorisé et exploité par la suite au sein de projets concrets, et présenté à de potentiels clients. Au sein de notre pôle scientifiques composé d'une dizaine d'expertes et d'experts, vos responsabilités seront les suivantes : * Etudier l'existant (articles scientifiques, rapports), assimiler et comprendre les principes physiques en jeu. * Etudier les différents paramètres physiques que l'on peut estimer. * Concevoir une méthode de restitution de ces paramètres. Nous pourrons nous appuyer sur des formulations purement théoriques, mais aussi par l'utilisation de statistique, deep learning. Il sera nécessaire de manipuler des données GNSS, mais également météorologiques (sorties de modèle ou observations) qui serviront de référence. * En dernière année d'école d'ingénieur ou universitaire, recherchant un stage de fin d'étude. (6mois) * Niveau d'anglais courant, à l'écrit et à l'oral * Connaissance en géophysiques, science de l'atmosphère, mathématiques, traitement de données. * Des notions en IA (deep learning) sont un plus. * Développement/programmation (python) * Esprit d'analyse, de synthèse, rigueur scientifique, communication et rédaction scientifiques.
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