Project

General

Profile

CDD CDS2015 » History » Version 25

Nicolas Aunai, 09/07/2015 08:52 PM

1 1 Nicolas Aunai
2
3 22 Nicolas Aunai
h1. CDD 1an, Ingénieur de Recherche, développeur C++/Qt, visualisation/machine learning pour données satellites
4 1 Nicolas Aunai
5 12 Nicolas Aunai
6 9 Nicolas Aunai
L'équipe _plasmas spatiaux_ du "Laboratoire de Physique des Plasmas":http://www.lpp.fr (LPP) recrute *un(e) ingénieur(e) de recherche en CDD pour une durée de 1 an*, dans le cadre du développement du logiciel graphique "SciQLOP":https://hephaistos.lpp.polytechnique.fr/redmine/projects/sciqlop/wiki, de recherche et visualisation de données plasmas mesurées par des satellites dans le milieu interplanétaire et magnétosphérique. Alliant des méthodes d'apprentissage statistiques à une interface intuitive, efficace et moderne, SciQLOP sera un logiciel unique en son genre au niveau mondial.
7 1 Nicolas Aunai
8
9
h2. Contexte
10
11
Depuis des dizaines d'années, des missions satellitaires sont envoyées dans l'espace afin de mesurer les propriétés plasmas et électromagnétiques de notre environnement proche et interplanétaire. Ces données sont actuellement stockées dans de grandes bases publiques et décrites dans des formats standards. Leur exploration et l'extraction d'intervalles présentant des signatures d'intérêt physique est cependant encore difficile. La grande variabilité des signatures observationnelles liée au caractère très dynamique des systèmes mesurés rend les méthodes de recherches basées sur des règles fixes très peu efficaces. L'exploration visuelle est donc aujourd'hui quasi incontournable mais présente évidemment les inconvénients d'être peu reproductible, longue et fastidieuse. Ceci provient, en grande partie, du manque d'outils graphiques permettant de l'exploration de bases de données et manière intuitive, efficace et indépendante de la mission d'origine. Ce projet a pour but le développement d'un logiciel graphique permettant une telle exploration, et possédant en son coeur des méthodes d'apprentissage statistique, pour l'établissement intelligent et reproductible de catalogues de signatures d'intérêt scientifique. Un prototype open-source a déjà été élaboré au sein du laboratoire et s'appuie sur l'API C++ Qt. L'aspect "machine learning" du projet est réalisé dans le cadre d'une collaboration avec le "laboratoire de mathématiques appliquées de l'école Polytechnique":http://www.cmap.polytechnique.fr.
12
13
14 22 Nicolas Aunai
15
16 1 Nicolas Aunai
h2. Descriptif du poste et mission
17
18 25 Nicolas Aunai
Vous serez intégré à l'équipe Plasmas Spatiaux du LPP en tant qu'ingénieur de recherche. Vous aurez pour mission le développement de l'application SciQLOP. Outre l'interface graphique permettant de visualiser et cataloguer les données de manière intuitive et efficace, vous serez amené à chercher et proposer des solutions quant aux méthodes de machine learning permettant à SciQLOP d'apprendre à reconnaitre signatures intéressantes et les proposer à l'utilisateur. Ce travail de recherche et développement sera le fruit de votre interaction avec les scientifiques du laboratoire, experts en analyse de ces données et des instruments qui les produisent, ainsi qu'avec les experts en machine learning du laboratoire de mathématique appliquée. Les points clés du développement sont : 
19 1 Nicolas Aunai
20 5 Nicolas Aunai
21 22 Nicolas Aunai
# Gérer les fichiers de données au format CDF issus de missions diverses 
22
# Visualisation de données au format différents (séries temporelles, images, 2D, 3D)
23
# Passage du terminal python intégré vers l'intégration d'iPython
24
# Module de gestion de catalogues virtuels de données
25
# Module d'apprentissage statistique et création de catalogues
26
# Création collaborative/réseau de catalogues
27
# portabilité Linux/WIndows/Mac
28
# Documentation
29 1 Nicolas Aunai
30 22 Nicolas Aunai
31
32
33 1 Nicolas Aunai
h2. Emplacement
34
35
Vous serez basé au "Laboratoire de Physique des Plasmas, sur le campus de l'école Polytechnique":http://www.lpp.fr/Comment-venir-au-LPP, à Palaiseau.
36
37 24 Nicolas Aunai
p=. !https://hephaistos.lpp.polytechnique.fr/redmine/attachments/download/1094/jpg_plan_lpp_X-81667.jpg!
38 1 Nicolas Aunai
39
40
h2. Votre profil
41
42
43 6 Nicolas Aunai
Vous êtes motivés par le développement graphique et sensible à l'ergonomie de vos interfaces. Vous êtes très enthousiasmé à l'idée de développer un logiciel scientifique unique au monde et d'être l'un des précurseurs de l'utilisation du machine learning pour l'analyse des données spatiales in situ. Vous êtes une personne curieuse, avez un esprit d'initiative et faites preuve d'une grande autonomie. Vous aimez partager et le travail de groupe. 
44 1 Nicolas Aunai
45
46
h3. Niveau de recrutement et expérience
47
48
* Master 2 ou école d'ingénieur
49 22 Nicolas Aunai
* Pas d'expérience professionnelle requise, mais justifier d'une expérience de travail en équipe, au travers de stages par ex. sera un plus.
50 1 Nicolas Aunai
51
52
h3. Compétences et expériences exigées
53
54 10 Nicolas Aunai
* Très bon niveau C++
55 7 Nicolas Aunai
* Bon niveau Python
56 1 Nicolas Aunai
* Développement GUI
57 11 Nicolas Aunai
* API Qt
58 20 Nicolas Aunai
* Anglais technique/scientifique
59
60
61
h3. Compétences souhaitées
62
63
Posséder les compétences suivantes est un grand atout : 
64
65
* Gout pour le logiciel libre open source
66
* Développement en équipe, maitrise GIT etc.
67
* "Scikit Learn":http://scikit-learn.org/stable/
68
* connaissances en statistiques
69
* Connaissances ou curiosité pour Machine learning et Big Data