Job details
Job Type
Full-time
Apprenticeship
Other
Number of hires for this role
1
Full Job Description
Notre société
SENSEEN est une société nouvellement crée comme une spin-off d’Easy Global Market.
www.senseen.io
www.sensing.green
Après plusieurs années en contact avec la recherche sur les spectromètres MEMS miniatures, SENSEEN a développé ses propres scanners incluant le développement de modèles pour développer des applications dans le domaine de l’agriculture écologique ou de l’agro-alimentaire ou sur des thèmes de développement durable en général.
EGM (www.egm.io ) est un bureau d’études IoT. Il est impliqué dans différents domaines comme l’agriculture connectée, le traitement de l’eau, l’aquaculture, les villes intelligentes, etc. EGM reste à la pointe de l’innovation en s’impliquant massivement dans des projets de recherche internationaux qui requièrent d’être constamment à la pointe des technologies
Travailler au sein de SENSEEN fournit ainsi une opportunité unique de découvrir des technologies avancées mais aussi de travailler dans un environnent international multiculturel enrichissant.
Description du stage
Votre mission principale sera de développer des modèles d’interprétation de spectres des scanners suivant une approche de la chimiométrie utilisant le machine Learning (deep learning). Vous aurez des spectromètres NIR à disposition. Vous aurez des données en grand nombre provenant des communautés de fermes de légumes, vignes comme de la communauté Maraichage sol vivant qui ont mesuré des paramètres clés et capturer des spectres proche-infra rouges. L’objectif du stage sera de travailler sur des corrélations pour définir un modèle qui prédit la mesure réelle en fonction du spectre. Des premiers résultats positifs ont montré l’utilisation du deep learning pour la prédiction du potentiel Redox (eH) avec un taux de prédiction de +92%. Les objectifs du stage est d’appliquer des modèles existants ou nouveaux sur de nouveaux produits (tomate, pomme de terre, vigne .. )
Voir aussi https://www.verdeterreprod.fr/projet-food-scanner/
Requis du poste
- fin d’année Bac + 5 en informatique/data science ou équivalent
- Expérience dans la construction de modèle prédictif type neural network
- Maîtrise des techniques statistiques de Machine Learning et de Deep Learning pour des analyses exploratoires, explicatives et prédictives.
- Maîtrise d’un ou plusieurs langages informatiques (Python serait un plus)
- Compréhension de la spectrométrie et chimiometrie serait un plus
Autres
- Esprit d’équipe, capacité à s’intégrer dans un environnement type start-up
- Force de proposition, autonome, rigoureux(se)
- Capacité de résoudre des problèmes complexes et désir d’apprendre/progresser
Rigoureux et minutieux, votre curiosité ainsi que votre capacité d’adaptation et d’organisation vous permettront de vous épanouir dans les projets de la société
Information complémentaire
Posté : dès que possible 2021
Basé à : Sophia-Antipolis (France)
Date de démarrage souhaitée : dès que possible
Rémunération : suivant règlementation alternance
Type de contrat : Alternance
Type d'emploi : Temps plein, Apprentissage
Salaire : 900,00€ à 1 100,00€ par an
Avantages :
- Participation au Transport
- Titre-restaurant
Horaires :
- Du Lundi au Vendredi
- Travail en journée
Télétravail:
- Non
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