Doctorant/e Computer Vision
Agroscope
01.04.2025 ou à convenir
de durée déterminée
31.08.2028
JRQ$540-13819
Rte de la Tioleyre 4, 1725 Posieux
Ce à quoi vous pouvez contribuer
- Appliquer, valider et développer les méthodes de vision par ordinateur existantes pour la reconnaissance de différentes plantes
- Planificer et réaliser des essais sur le terrain avec différents capteurs basés sur des drones et au sol
- Lire la littérature scientifique et s'assurer de l'état actuel des connaissances dans le domaine
- Etablir une cartographie et réaliser des analyses statistiques de différentes plantes
- Rédiger des publications scientifiques, participer à des conférences scientifiques et obtenir les crédits ECTS requis
Ce qui vous rend unique
- Diplôme universitaire en informatique, mathématiques, agronomie, biologie, sciences de l'environnement ou qualification équivalente
- Intérêt marqué pour l'application et le développement de méthodes de vision par ordinateur
- Excellent bagage théorique dans le domaine de la vision par ordinateur et des algorithmes d'apprentissage automatique
- Expérience en programmation avec Python et les frameworks de deep learning (Pytorch ou Tensorflow)
- Connaissances de deux langues officielles et de l'anglais
En quelques mots
La vision par ordinateur peut être utilisée pour cartographier automatiquement des adventices et d'autres plantes. En collaboration avec l'EPFL (Prof. Jan Skaloud), de nouvelles méthodes et de nouveaux algorithmes seront développés afin d'améliorer l'efficacité de la cartographie. Les méthodes développées peuvent être utilisées pour introduire des applications innovantes telles que l'évaluation de la biodiversité.
01.04.2025 ou à convenir
de durée déterminée
31.08.2028
JRQ$540-13819
Rte de la Tioleyre 4, 1725 Posieux
Questions sur le poste
Hassan Nasser Responsable du projet+41 58 48 39572
Envoyer un message
Questions sur le poste
Hassan NasserResponsable du projet
+41 58 48 39572
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La vision par ordinateur peut être utilisée pour cartographier automatiquement des adventices et d'autres plantes. En collaboration avec l'EPFL (Prof. Jan Skaloud), de nouvelles méthodes et de nouveaux algorithmes seront développés afin d'améliorer l'efficacité de la cartographie. Les méthodes développées peuvent être utilisées pour introduire des applications innovantes telles que l'évaluation de la biodiversité.
Une bonne alimentation, un environnement sain
Agroscope est le centre de compétences de la Confédération pour la recherche dans les domaines de l'agriculture et de la filière alimentaire. Les chercheuses et chercheurs exercent leurs activités sur divers sites en Suisse. Le siège principal se trouve à Berne-Liebefeld (à partir de 2026: Posieux FR). Agroscope est rattaché au Département fédéral de l'économie, de la formation et de la recherche DEFR.
Continuer RetourCe que nous offrons
#F7B4B8Travailler pour la SuisseNous nous engageons pour le succès du modèle suisse et pour le bien-être de la population.
#F7B4B8Travailler pour la SuisseNous nous engageons pour le succès du modèle suisse et pour le bien-être de la population.
#B8E1D8La diversité au quotidienNous veillons à l'égalité des chances, qui nous permet de déployer nos compétences et d'exprimer des points de vue différents.
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#FFF0BBSanté au travailNous assistons et conseillons nos collaboratrices et collaborateurs pour toutes les questions liées à la santé physique ou psychique.
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#E8D7E8Perspectives professionnellesNous favorisons le développement personnel et professionnel de nos collaboratrices et collaborateurs en mettant sur pied des formations initiales et continues adaptées aux nouvelles réalités.
#E8D7E8Perspectives professionnellesNous favorisons le développement personnel et professionnel de nos collaboratrices et collaborateurs en mettant sur pied des formations initiales et continues adaptées aux nouvelles réalités.
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Hassan NasserResponsable du projet
+41 58 48 39572
Envoyer un messageInformations complémentaires
Le groupe de recherche Production numérique utilise les technologies de l'information et de la communication pour relever les défis les plus divers de l'agriculture. Il développe de nouvelles solutions basées sur des données pour améliorer l'efficience et la durabilité des systèmes de production. Outre la compréhension des processus de production agricole, la «computer vision», l'évaluation exigeante des données et la modélisation font partie des compétences clés du groupe.
