Le Groupe ADP conçoit, aménage et gère des aéroports à Paris et dans le monde entier. Présent dans 50 pays et dans près de 150 aéroports, il emploie plus de 24 000 collaborateurs dans des métiers aussi divers que ses activités : maintenance, data analyse, immobilier, informatique et cybersécurité, ingénierie, finances, exploitation, environnement RSE, etc.
Rejoindre le Groupe ADP, c'est prendre part à l'histoire des pionniers de l'aviation et l'opportunité unique de bâtir avec nous l'aéroport de demain. C'est aussi porter les valeurs d'hospitalité et proposer à nos clients une expérience sur mesure.
Le Groupe ADP s'engage également pour plus d'équité en entreprise : parité, mixité, diversité, emploi de personnes en situation de handicap, encouragement à l'engagement citoyen, etc. L'unité Infrastructure du Laboratoire accompagne les maîtres d'ouvrage et maîtres d'oeuvre dans les projets de réhabilitation ou d'aménagement. Elle participe à la définition des projets, à l'organisation du contrôle extérieur et aux études visant à réduire l'empreinte environnementale des travaux.
L'unité assure également une veille technique et contribue aux travaux de l'IDRRIM et à la normalisation française.
Dans le cadre du suivi de l'état des chaussées, des relevés géoréférencés sont réalisés périodiquement pour évaluer l'évolution du vieillissement des infrastructures. Si nécessaire, des investigations complémentaires et des diagnostics spécifiques sont menés pour définir et prioriser les opérations de maintenance. Des bases de données géographiques partagées et des applications en mobilité facilitent le suivi des opérations et la visualisation des résultats sur le terrain.
Dans le cadre de l'industrialisation d'un nouveau mode de surveillance des infrastructures aéronautiques, vous êtes amené à :
Identifier les dégradations des chaussées aéronautiques par machine learning ;
Explorer la performance des algorithmes d'identification de classes sur des cas concrets en lien avec les chaussées aéronautiques ;
Prendre en main deux modèles existants de détection des dégradations de chaussées ;
Proposer des méthodes d'intelligence artificielle (Deep Learning) pour améliorer la modélisation actuelle, en utilisant les outils TensorFlow et Python ;
Participer à l'amélioration continue des modèles d'identification des dégradations ;
Mettre en oeuvre des méthodes d'IA et analyser les performances obtenues ;
Intégrer votre modèle dans un outil logiciel de gestion de plusieurs modèles d'IA, tout en améliorant l'environnement logiciel existant ;
Optimiser l'interprétabilité des résultats issus des algorithmes, en tenant compte des données provenant de capteurs embarqués (caméras, GPS, codeurs de distance, etc.).
Vous bénéficiez d'un accompagnement technique pour la reconnaissance des types de dégradations et pour l'intégration des meilleures pratiques du domaine.
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