Contexte et objectif du projet

• Développer une plateforme intelligente capable d’évaluer et de prédire les risques environnementaux pour des sites industriels, urbains ou projets spécifiques.
• Le système permettra de collecter et traiter des données climatiques, industrielles et satellites, d’identifier les zones à risque (inondation, pollution, forte concentration de CO₂) et de fournir des recommandations pour réduire l’impact environnemental.

Missions principales / Responsabilités

• Concevoir et implémenter les pipelines de collecte et de prétraitement des données (climat, capteurs industriels, images satellites) et assurer la qualité des jeux de données.
• Développer des modèles d’IA (classification, détection, prédiction) avec Python, TensorFlow et Scikit-learn ; entraîner, valider et déployer ces modèles pour la détection des zones à risque.
• Intégrer les composants SIG pour la cartographie interactive en utilisant QGIS pour le travail d’analyse et Mapbox / Leaflet pour la visualisation web.
• Développer le dashboard utilisateur (frontend) en React.js et le backend en Node.js, et connecter l’ensemble aux bases de données (PostgreSQL / MongoDB).

Environnement technique attendu

• Backend / IA : Python, TensorFlow, Scikit-learn pour le développement des modèles et des API.
• Cartographie / GIS : QGIS pour l’analyse SIG; Mapbox et Leaflet pour l’affichage cartographique dynamique.
• Frontend / Dashboard : React.js pour l’interface, Node.js pour les services côté serveur.
• Base de données et visualisation : PostgreSQL / MongoDB; visualisation de données avec Plotly et/ou D3.js.

Livrables & méthodologie

• Livrables attendus : pipeline de traitement des données, modèles IA opérationnels, cartographie interactive, dashboard analytique, génération automatique de rapports et recommandations, documentation technique et guide utilisateur.
• Méthodologie : travail en itérations (sprints), tests sur jeux de données réels/simulés, validation croisée des modèles et intégration continue pour le déploiement.

Profil recherché

• Compétences techniques requises : maîtrise de Python et bibliothèques ML (TensorFlow, Scikit-learn), expérience en SIG (QGIS, Mapbox, Leaflet), développement frontend React.js et backend Node.js, gestion de bases de données SQL/NoSQL, et expérience en data visualization (Plotly/D3.js).
• Qualités personnelles : autonomie, rigueur, sens de l’analyse, capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire et intérêt pour les problématiques environnementales.

📧 Pour postuler: internship@photocarb.com