
Study
Alternance
Ingénieur opérateur / Ingénieure opératrice capteurs et systèmes (H/F)
SORBONNE UNIVERSITE
Publiée le 8 sept. 2026
Au sein du LATMOS (Laboratoire Atmosphères, Observations Spatiales) qui fait partie de l'Institut Pierre Simon Laplace (IPSL) rattaché à la faculté des Sciences et Ingénierie de Sorbonne Université.
Localisation : Campus Pierre et Marie Curie, 4 place Jussieu, 75005 Paris
Fonction : Apprenti-e en développement logiciel pour le traitement de données satellitaires
Corps : Apprenti-e
Durée : 1 ou 2 ans ; à pourvoir à compter de Décembre 2026
Diplôme préparé : Master
Activités principales :
L'apprenti-e participera au développement d'outils Python pour le contrôle qualité, l'automatisation et le suivi des produits satellitaires IASI-NG et IRS.
L'apprenti-e contribuera notamment à :
- développer des modules Python pour le suivi qualité des données satellitaires produites sur les clusters de l'IPSL et sur l'European Weather Cloud ;
- automatiser les chaînes de traitement, depuis l'accès aux données jusqu'à la production d'indicateurs de qualité ;
- comparer automatiquement les produits générés par différentes chaînes de production (LATMOS-IPSL et European Weather Cloud EUMETSAT) ;
- mettre en place des tests de validation et de non-régression pour vérifier la stabilité des traitements ;
- produire des graphiques, tableaux de bord et rapports automatiques de suivi qualité ;
- mettre en place des logs et outils de détection d'erreurs (données manquantes, traitements échoués, anomalies statistiques) ;
- optimiser certains traitements pour de grands volumes de données ;
- documenter les outils développés et contribuer aux bonnes pratiques de développement logiciel, notamment avec Git ;
- accompagner les équipes européennes de validation du projet AC SAF dans l'accès et l'utilisation des bons jeux de données ;
- participer aux réunions mensuelles du projet AC SAF.
Profil recherché
- Maîtrise du langage Python
- Sens de l’analyse et de la synthèse
- Formats données scientifiques variés : NetCDF, HDF
- Traitement données scientifiques et statistiques
- Capacité de conceptualisation du code
- Utilisation Git et développement logiciel
- Maîtrise de l’anglais scientifique et technique
- Expérience de l’environnement Unix/Linux et shell
- Connaissances en environnement calcul cloud
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