L’ENSG-Géomatique est une grande école, au carrefour des sciences de l’observation et de la mesure et du numérique. Elle forme des étudiants du post-bac jusqu’au doctorat sur l’ensemble du champ et des disciplines de l’information géographique et de la géomatique.

L’ENSG-Géomatique est une direction de l’IGN mais aussi une école membre de l’Université Gustave Eiffel. A ce titre, l’ENSG-Géomatique participe à l’élaboration de la stratégie de formation de l'université Gustave Eiffel et conduit, en cohérence avec la stratégie de l'université, celle de l’information géographique et de la géomatique.

Le LASTIG héberge l’ANR JCJC READy3D sur le traitement temps réel des données 3D, porté par l'ENPC et l'IGN.

Dans ce cadre, nous souhaiterions embaucher un ingénieur de recherche pour l’implémentation de méthodes d’apprentissage profond pour le traitement efficace de données 3D grande échelle.

Au sein du LASTIG, l’ingénieur reprendra le code libre développé dans le cadre d'une thèse en cours et l’adaptera pour le traitement de données 3D grande échelle.

Ø  Reprendre le code de Superpoint Transformer https://drprojects.github.io/superpoint-transformer

Ø  Étendre à l’analyse de données 3D grande échelle

Ø  Rédaction d’un article scientifique sur le sujet

Le poste s'adresse à un.e candidat.e titulaire d'un diplôme d'ingénieur ou Master 2 en analyses de données 3D. La réalisation d'une thèse dans ce domaine serait fortement appréciée.

Renseignements sur le poste :

Loïc LANDRIEU, Chercheur associé, loic.landrieu@enpc.fr et Mathieu BREDIF, Chef du centre de compétence photogrammétrie, télédétection et vision par ordinateur, mathieu.bredif@ensg.eu

Renseignements sur le recrutement :

Hélène LECORNU, chargée de recrutement et de partenariats, helene.lecornu[a]ign.fr

Si intéressé.e, adressez votre candidature (CV + lettre de motivation) au moyen du bouton "postuler" de la présente offre.