1. Refonte et Optimisation de la Pipeline
- migration : analyser un pipeline existant (python/sql/fme) et concevoir la stratégie de migration pour éliminer la dépendance à fme,
- développement python : implémenter et tester la nouvelle chaine de traitement de données géospatiales en python (utilisation de bibliothèques sig/data science comme geopandas, shapely, scikit-learn). L'accent sera mis sur un code propre, modulaire et performant,
- documentation : rédiger la documentation technique complète de la nouvelle chaine de traitement.
2. Recherche et Amélioration de la Qualité des Données (R&D)
- état de l'art : s'approprier les travaux de recherche précédents (rapport de stage et article déjà publiés) sur l'utilisation du machine learning pour l'attribution des caractéristiques du réseau,
- recherche : explorer et proposer des pistes d'amélioration de la fiabilité et de la cohérence des données prédites, en modélisant le réseau d'assainissement comme un graphe,
exemple : utilisation d'algorithmes de chemin le plus court ou d'analyse de centralité pour propager l'information (date/matériau) à travers les tronçons voisins, assurant une cohérence topologique.
- Preuve de Concept : Développer un prototype d'amélioration basé sur la Théorie des Graphes et évaluer son impact sur la qualité des données SIG.
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