ContexteDans le cadre d?un projet stratégique pour un client du secteur spatial/agricole, nous recherchons un Data Scientist expérimenté afin de reprendre et poursuivre des travaux en cours autour de la détection d?objets à grande échelle via imagerie satellite. La mission s?inscrit dans un environnement à forte dimension technique, combinant Computer Vision, traitement de données géospatiales et passage à l?échelle. MissionsReprise et amélioration de modèles de Computer Vision appliqués à l?imagerie satellite Implémentation et optimisation de modèles de segmentation d?instance et détection (type Mask R-CNN, U-Net) Traitement et fusion de données multi-sources (optique Sentinel-2 & radar Sentinel-1 / SAR) Industrialisation des pipelines de traitement et passage à l?échelle sur de larges zones géographiques (US, Brésil, Europe) Contribution aux bonnes pratiques MLOps (tracking, reproductibilité, déploiement) Déploiement et optimisation des modèles dans un environnement AWS Profil candidat: Profil recherchéSolide expérience en Data Science / Deep Learning appliqué à la Computer Vision Excellente maîtrise de Python Expérience confirmée sur des frameworks tels que PyTorch (PyTorch Geo est un plus) Bonne connaissance des outils géospatiaux : Google Earth Engine, Rasterio, Xarray, QGIS Expérience sur des problématiques de remote sensing / données satellites fortement appréciée Connaissance des environnements cloud (AWS) et outils MLOps (MLflow, ZenML) Capacité à travailler en autonomie et à reprendre un projet existant rapidement Environnement techniquePython PyTorch / PyTorch Geo Google Earth Engine, Rasterio, Xarray, QGIS Docker AWS (services d?inférence) MLflow / ZenML