Description du poste
Stage, 5-6 mois
Temps plein
Expérience : pas de préférence
Master, Bac+5
Segment sol
Observation de la Terre, dggs, healpix, Python
Mission
Le Campus de la Donnée, et plus précisément le domaine de l’Observation de la Terre s’intéresse aux grilles DGGS (Discrete Global Grid System).
Ce système de maillage de la sphère est en passe de devenir un standard pour l'indexation et la visualisation des données géospatiales.
Depuis plusieurs mois, le CNES est à l'initiative de R&T (Recherches & Technologies) sur l'approche et la mise en place des dggs dans l'écosystème des segments sols spatiaux.
Pour ce faire, 2 axes de travail ont été identifiés :
l'indexation/projection (traitement, big data),
les API (OGC, interopérabilité).
Le stage s’inscrit dans la continuité de ces R&T, et plus précisément sur le périmètre concernant l'indexation & la projection de données.
Des librairies Open-Source telles que xdggs (basée sur xarray) sont disponibles sur github (Welcome to xdggs — xdggs documentation).
Cette dernière est d'ailleurs utilisée sur des prototypes CNES avec des données "radars" SWOT (GitHub
- SWOT-community/PixCDust: A package to facilitate use of SWOT HR Level-2 Pixel Cloud Data).
Ce type de grille, de par sa forme (maillage hexagonal pour healpix) et son approche (correspondance latitude/longitude), lève des questions auprès de nos communautés/utilisateurs scientifiques.
Pour y répondre, le Campus de la Donnée, en partenariat avec le CESBIO, souhaite donc analyser & prototyper l'indexation de données de type "image" Sentinel 2 (Copernicus) sur une grille healpix.
Pour la réalisation, il vous sera demandé de :
Proposer et mettre en place un plan de développement/méthodologie projet (interface avec le CESBIO),
Analyser les use case & algorithmes de traitement actuellement en place,
Participer aux réunions d'avancement des R&T (avec le tuteur),
Identifier/remonter des axes d'améliorations sur les librairies Open Source disponibles,
Développer et documenter des prototypes sur les moyens CNES (HPC, Gitlab, Confluence, etc.)
Réaliser des présentations d'avancement/résultats.
Le/la stagiaire sera pleinement intégré.e à nos initiatives, et ses livrables/productions seront partagés auprès de nos partenaires et communautés.
Le stage pourrait débuter en Février 2026.
Profil
Maîtrise de Python.
Capacité à travailler de manière autonome et collaborative (CESBIO/CNES).
Esprit d'initiative & organisationnel.
Appétence pour le spatial et le traitement de données geospatiales.
Compétences
Confluence
GIT/GITLAB
Python
Gestion de Projet
Traitement de données
HPC
