À propos de NorthStar

NorthStar Earth & Space (« NorthStar ») est le leader mondial de l’analyse de données spatiales. Nous utilisons des données issues de capteurs optiques, radar, RF passifs et d’autres sources liées à la connaissance de la situation spatiale (SSA) comme briques de base pour créer des services d’information adaptés aux besoins des clients gouvernementaux et industriels.

Notre vaste portefeuille technologique breveté comprend des algorithmes de dynamique orbitale et d’apprentissage automatique appliqués à la surveillance de l’espace et à la gestion du trafic spatial.

Avec un siège social à Montréal, un siège européen au Luxembourg et des opérations aux États-Unis (McLean, Virginie), l’entreprise s’attaque à la menace croissante des collisions spatiales et contribue à préserver notre planète.

L'équipe qui t'attend

L’équipe Space Information and Intelligence (Si²) est une équipe multidisciplinaire composée de scientifiques, d’ingénieur·e·s et de développeur·euse·s logiciels issus de domaines tels que la physique, la dynamique des systèmes, l’informatique et la conception logicielle.

Elle se consacre au développement de solutions innovantes pour surveiller l’environnement spatial à partir de multiples sources d’observation et de données géospatiales.

Tes responsabilités

- Concevoir, implémenter et valider des modèles de machine learning / deep learning (supervisés ou non supervisés) pour :
- extraire des données astrodynamiques proches de la Terre à partir d’images bruitées avec des ressources matérielles limitées
- identifier des séries temporelles représentant la dynamique d’un objet
- regrouper (clustering) des séries temporelles




- inférer des données astrodynamiques à partir d’observations partielles
- analyser les tendances à long terme et le comportement d’objets en orbite

- Déployer ces modèles dans des infrastructures cloud ou sur des dispositifs embarqués (edge)
- Développer des composants logiciels robustes et réutilisables (au-delà de prototypes de recherche)
- Collaborer avec une équipe multidisciplinaire
- Assurer une veille scientifique continue, synthétiser les résultats clés et les traduire en recommandations exploitables pour des publics techniques et non techniques
- Évaluer les performances des solutions à l’aide de données simulées et réelles
- Documenter clairement les algorithmes, flux de travail et résultats

Ton profil

- Maîtrise ou doctorat en :Machine Learning, physique, génie électrique ou informatique, mathématiques appliquées, aérospatiale ou tout autre domaine connexe
- Un minimum de 5 ans d'expérience dans le domaine
- Bilinguisme français/anglais (écrit et oral) — collaboration internationale (~20%)
- Une combinaison équivalente formation + expérience peut être considérée

Compétences recherchées

- Solides bases en : apprentissage automatique, probabilités, statistiques, optimisation
- Expérience pratique avec : frameworks de deep learning (ex. PyTorch),



Python et ses bibliothèques scientifiques, développement et débogage de modèles personnalisés
- Bonne maîtrise des architectures de deep learning : réseaux convolutifs, architectures à mécanisme d’attention, adaptation de modèles pré-entraînés ou conception from scratch
- Capacité à concevoir des preuves de concept avec contraintes de production : modularité, scalabilité, reproductibilité
- Bonnes pratiques en génie logiciel : Git, tests, CI/CD

Atouts supplémentaires

- Expérience en déploiement de modèles dans des pipelines de données (cloud et/ou edge)
- Connaissances en calcul haute performance : CUDA, optimisation GPU
- Intérêt ou connaissances en mécanique orbitale
- Expérience avec : ingestion de données à grande échelle, prétraitement, gestion du cycle de vie des données manipulation de données volumineuses et multidimensionnelles

Notre promesse

- Travailler pour une entreprise dont la mission est de garantir un environnement durable et prospère pour les générations futures
- Opportunités d’implication dans la gestion produit et technique
- Salaire compétitif
- Assurance santé et dentaire dès le premier jour
- Horaires flexibles et mode de travail hybride
- Bureau situé dans le Vieux-Montréal

NorthStar s’engage à créer un environnement de travail sûr et inclusif où chaque employé·e se sent valorisé·e et écouté·e.

Nous encourageons fortement les candidatures de personnes issues de divers horizons, notamment :

- personnes racisées et autochtones
- personnes en situation de handicap
- personnes de tous âges, orientations sexuelles, identités et expressions de genre

Who we are an

📌 Spécialiste, Machine Learning (Montreal)
🏢 Northstar Earth and Space
📍 Montreal