Software Engineer — 3D Data and LiDAR Processing

À propos du poste

Nous recherchons un ingénieur logiciel spécialisé dans le traitement 3D de données LiDAR pour transformer des nuages de points massifs en jumeaux numériques métriques de grands actifs extérieurs. Vous travaillerez sur la chaîne complète, de la validation des données brutes à la génération de services géospatiaux.

Missions principales

• Contrôle qualité des données LiDAR brutes (densité, cohérence GNSS/IMU, filtrage du bruit).
• Production de DTM/DSM via filtres PMF et CSF, optimisation des paramètres selon le terrain.
• Classification de nuages de points avec Random Forest et comparaison avec PointNet, exploration d'approches hybrides.
• Détection d'éléments verticaux (RANSAC, DBSCAN) et segmentation topologique.
• Intégration avec l’inventaire SIG de l’entreprise, transformations de systèmes de coordonnées et création de couches de jumeaux numériques.
• Export des résultats via services OGC WMS/WFS aux formats .shp.kml.geojson.
• Vérification terrain avec mesures GNSS/RTK et calibration itérative.

Profil recherché

• Titulaire d’un diplôme de 4 ans en informatique, génie logiciel, électrotechnique ou domaines similaires.
• Expérience pratique avec au moins une des bibliothèques de traitement de nuages de points (PDAL, Open3D, PCL, laspy, CloudCompare, LAStools).
• Maîtrise du Python, NumPy et SciPy pour le traitement numérique à grande échelle.
• Bonne connaissance des formats LAS/LAZ, des codes de classification et des structures de données LiDAR.
• Compétences en SIG (GDAL, rasterio, shapely, geopandas) et maîtrise des transformations EPSG/datum.
• Connaissances en apprentissage automatique (Random Forest, XGBoost) et en deep learning avec PyTorch.

Compétences requises

• Python, NumPy, SciPy
• PDAL, Open3D, PCL, laspy, CloudCompare, LAStools
• Formats LAS/LAZ, classification LiDAR
• GDAL, rasterio, shapely, geopandas, EPSG, transformations de datum
• Random Forest, XGBoost, PyTorch
• Gestion de la mémoire, indexation spatiale (KD‑Tree, Ball‑Tree), stratégies out‑of‑core
• Algorithmes RANSAC, DBSCAN, graphes topologiques
• PostGIS, QGIS, GeoServer
• Photogrammétrie, SfM, COLMAP, planification de vols UAV
• Modélisation de courbes (Levenberg‑Marquardt, IRLS)
• Architectures PointNet, PointNet++, KPConv