Understand urban mobility patterns through deep spatiotemporal community detection

Ingénieur d'étude au sein du projet DELICIOSA « Dengue et Leptospirose Intra-urbaine : Contribution de l’Imagerie de l’Observation de la terre à la Santé ». Ce projet vise à mieux comprendre les déterminants environnementaux et climatiques de 2 maladies infectieuses tropicales, la dengue et la leptospirose. Les zones d’étude principales sont São Sebastião (ville satellite de Brasilia), le district fédéral de Brasilia et la frontière Guyane-Brésil. Le projet consiste à réaliser le développement en Python de chaînes de traitement de données spatio temporelles de télédétection, les tests de validation, et l’optimisation des algorithmes en vue de l’automatisation des traitements.

IA et résilience vers une planification robuste de l’usage des ressources en énergie renouvelables vers une électrification des zones rurales en Afrique de l’ouest. L’objectif global de ce stage est d’exploiter la richesse des méthodes de modélisation et d'analyse de données issues de modèlesclimatiques, avec un forçage par données de télédétection afin de cartographier le potentiel en énergies renouvelables (biomasse et solaire) en lien avec les projections climatiques (eau, agriculture, solaire), et leur implantation à proximité de zones rurales non électrifiées.

Développement d'applications destinées à optimiser et faciliter le travail des différents départements de SYSTEKO.

Travail sur les bases de données, mise en place de KPIs et élaboration de rapports personnalisés pour les clients.