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À propos de NorthStar

NorthStar Earth Information & Intelligence (Ei²) utilise des données d’observation de la Terre multimodales (hyperspectral, thermique, SAR) comme éléments de base pour créer des services d’information adaptés aux besoins et aux exigences des clients, du gouvernement et de l’industrie. NorthStar’s development portfolio includes image processing and information extraction algorithms for a variety of applications in forestry, agriculture, marine and coastal environments, and energy.

Nous recherchons une personne aux études à la maîtrise pour un stage de recherche visant à évaluer si les modèles de fondation en observation de la Terre peuvent améliorer notre classification des espèces d’arbres au Québec.

Le stage

Stage de recherche rémunéré de 16 semaines à temps partiel (environ 20 heures par semaine), à Montréal. Date de début prévue : janvier 2028.

Tu feras partie de l’équipe Ei² et travailleras directement avec nos scientifiques et data scientists, qui t’accompagneront tout au long du projet. Ton projet : comparer des embeddings issus de modèles de fondation (Tessera, AlphaEarth) à notre pipeline actuel de classification des espèces d’arbres, à partir de vraies données d’inventaire forestier et satellitaires. Ton travail apportera une réponse claire à l’équipe : ces modèles donnent-ils de meilleurs résultats, et avec combien de données étiquetées ?

Tes responsabilités

Nous comptons sur toi pour :





- Prendre en main notre pipeline de classification des espèces d’arbres et les données de référence (placettes terrain et polygones de peuplements).
- Construire un banc d’essai rigoureux pour comparer les embeddings Tessera et AlphaEarth aux résultats actuels.
- Entraîner et évaluer des classificateurs simples (forêt aléatoire, petit réseau de neurones) sur ces embeddings.
- Mesurer la performance selon la quantité de données étiquetées utilisées (de 5 % à 100 %).
- Tester si les polygones de peuplements mixtes améliorent les résultats.
- Présenter les résultats par espèce, en portant une attention particulière aux espèces rares.
- Livrer un code propre et documenté, intégré à notre dépôt, ainsi qu’un court rapport final et une présentation à l’équipe.

Ton profil

- Personne aux études à la maîtrise en télédétection, géomatique, foresterie, apprentissage automatique ou dans un domaine connexe.
- Bonne maîtrise de Python (NumPy, pandas, scikit-learn).
- Connaissances en apprentissage automatique (classification, évaluation de modèles).
- Expérience avec des données satellitaires, idéalement Sentinel‑2 ou Google Earth Engine.
- Connaissances de base en SIG (rasterio, geopandas ou QGIS).




- Rigueur dans l’évaluation des résultats : c’est plus key ici qu’une expérience de recherche en apprentissage profond.
- Capacité à travailler en anglais.

Atouts

- Notions de PyTorch.
- Connaissances en foresterie ou en végétation.
- Français, pour travailler avec les documents du ministère des Ressources naturelles et des Forêts (MRNF).

Notre promesse

- Un stage rémunéré.
- L’opportunité de travailler dans une entreprise dont la mission est d’assurer un environnement durable et prospère pour les générations à venir tout en favorisant la nouvelle économie spatiale et en poursuivant l’exploration.
- Un projet concret, dont les résultats orienteront directement les choix techniques de l’équipe.
- L’encadrement d’une équipe de scientifiques et de data scientists expérimentés.
- Des heures de travail flexibles et un modèle de travail hybride.
- Des bureaux idéalement situés dans le Vieux‑Montréal.

NorthStar s’engage à créer et à favoriser un environnement de travail sûr et inclusif où nos employés se sentent valorisés et entendus. Nous encourageons fortement les candidatures de personnes de différents milieux qui peuvent apporter une plus grande diversité dans notre façon de penser, y compris les personnes racialisées et autochtones, les personnes handicapées et les personnes de tous âges et de toutes origines, orientations sexuelles, identités et expressions de genre.

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About NorthStar

📌 Stagiaire en recherche – IA et observation de la Terre (Montreal)
🏢 Northstar Earth and Space
📍 Montreal