Les 10 000 femmes et hommes de SUEZ Eau France jouent un rôle clé dans la protection de l ' environnement et la préservation des ressources naturelles en fournissant l’accès aux services de l’eau et de l’assainissement dans un contexte de transition écologique et solidaire. SUEZ Eau France s’appuie sur l’innovation, l’expertise et l’engagement de chacune et de chacun, œuvrant en faveur d’un service essentiel pour les populations, le développement des territoires et la Planète. Construisez l’avenir en rejoignant le Groupe SUEZ et partagez notre passion pour nos métiers, nos valeurs d’inclusion et notre sens du collectif !
Face aux enjeux environnementaux et à la nécessité d'une connaissance fine de nos réseaux, nous lançons un projet innovant de création de Jumeau Numérique de nos infrastructures hydriques (ruisseaux, réseaux d'eaux pluviales et usées).
Au sein du service Patrimoine de l’Agence Métier Ingénierie, Systèmes d’Information et Environnement, et rattaché(e) au Responsable d’Activité Topographie Incorporation, les missions suivantes vous seront confiées :
MISSIONS PRINCIPALES
1. Captation des ruisseaux et des réseaux d'eau pluvial et usée de Marseille et Modélisation 3D :
- Planification et Réalisation des Acquisitions : Participer aux campagnes de captation sur le terrain (potentiellement par drone ou LiDAR terrestre) des tronçons de ruisseaux et des infrastructures de réseaux.
- Reconstruction et Rendu 3D Avancée :
- Traitement des nuages de points LiDAR et des images.
- Réaliser la reconstruction 3D précise des réseaux par photogrammétrie.
- Explorer et mettre en œuvre des techniques de rendu, notamment le Gaussian Splatting, pour créer une visualisation haute-fidélité et optimisée des infrastructures dans le Jumeau Numérique
2. Développement de Chaînes de Traitement Algorithmique :
- Scripting et Automatisation : concevoir, développer et documenter des scripts d'analyse et de traitement des données (3D, SIG) en utilisant principalement les langages Python et R.
- Exploration IA (Machine Learning / Deep Learning) : Évaluer et intégrer des méthodes d'apprentissage automatique (notamment avec la librairie PyTorch) pour automatiser la reconnaissance, la classification ou la détection d'éléments clés au sein des données captées.
- Optimisation GPU : tirer parti de la puissance de calcul des GPU pour optimiser la vitesse de traitement des gros volumes de données (nuages de points, modèles 3D).
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