Stage Ingénieur Recherche Mise en Œuvre d'Une Méthode Non Destructive de Suivi de la Maturité des Prunes Basée sur l'Imagerie Spectrale et l'Intelligence Artificielle H/F Apecita

Descriptif du poste

Entreprise :
CTIFL

Le développement d'une méthode non destructive basée sur l'exploitation des données acquises par des capteurs spectraux (RGB, multispectraux et hyperspectraux) représente une opportunité majeure pour répondre aux besoins de prédiction du stade optimal de maturité des fruits. Cette approche vise à accompagner la prise de décision concernant la date de récolte tout en respectant les critères de qualité définis dans un cahier des charges précis.

Missions :

Dans ce cadre, nous recherchons un(e) stagiaire ingénieur(e) chargé(e) de mener des travaux de recherche et de développer une méthode de suivi de la maturité des prunes. Cette mission s'appuiera sur l'analyse (chimiométrie, IA) de données acquises à distance, telles que les signatures spectrales et les images RGB, afin d'évaluer et de prédire l'évolution de la maturité des fruits.

• Réaliser un état de l'art des capteurs existants ainsi que des indicateurs potentiels de suivi de la maturité à y associer (colorimétrie, calibre, teneur en sucres, etc.).
• Proposer et développer des méthodes d'analyse de données spectrales et/ou d'images : analyse chimiométrique, modélisation (régression, réseaux de neurones...), statistiques, IA.
• Contribuer aux campagnes de collecte de données sur le terrain et à la mise en oeuvre des protocoles expérimentaux associés.
• Participer à l'annotation, au prétraitement et à l'analyse des données acquises en vue du développement d'indicateurs de suivi de la maturité.
• Participer à la rédaction d'un livrable technique présentant la méthodologie développée ainsi que les indicateurs de suivi étudiés et leurs performances.

Profil souhaité

• Étudiant(e) en école d'ingénieurs ou en Master 2 (Bac +5), spécialisation traitement de données, nouvelles technologies.
• Connaissances en agronomie, en analyse et traitement de données spectrales.
• La maîtrise du langage de programmation Python ainsi qu'une connaissance des concepts de machine learning seraient appréciées.
• Autonomie et rigueur dans la conduite d'études expérimentales et la collecte de données.
• Capacité d'analyse et esprit de synthèse.
• Maîtrise de l'anglais scientifique.
• Permis B.

Conditions

• Logements disponibles sur site.
• Tickets restaurants.

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Offre en ligne jusqu'au 04/11/2026.

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