# Stage - Pré-Thèse : Détection de lacs et rivières par télédétection avec quantification d'incertitudes - Spatial - Toulouse at Sopra Steria

Sopra Steria is hiring a Stage - Pré-Thèse : Détection de lacs et rivières par télédétection avec quantification d'incertitudes - Spatial - Toulouse (France). Level rates it Little AI ●○○○; you can [apply on Sopra Steria](https://jobsbylevel.com/go/2e95d880-7986-4119-ab16-58600f722ca5?utm_medium=ai-agent).

AI Level 1, AI centrality 36 out of 100. Toulouse, Occitanie, France.

## Details

- Company: [Sopra Steria](https://jobsbylevel.com/companies/sopra-steria)
- AI level: AI Level 1 (score 36 out of 100)
- Location: Toulouse, Occitanie, France
- Posted: October 7, 2026
- Apply: https://jobsbylevel.com/go/2e95d880-7986-4119-ab16-58600f722ca5?utm_medium=ai-agent

## Description

CS, filiale du groupe Sopra Steria, est un acteur technologique de référence dans la conception, l’intégration et l’exploitation de systèmes critiques. Présents dans 7 pays avec plus de 2 600 collaborateurs passionnés, nous intervenons au cœur des enjeux de souveraineté, de sécurité et de performance, dans des secteurs stratégiques tels que la défense, le spatial, l’énergie, l’industrie, le transport, l’aéronautique et la cybersécurité. Notre différence ? Une expertise unique en systèmes temps réel, des solutions souveraines et durables, et une culture d’innovation forte, portée par 15 % de notre chiffre d’affaires investi en R&D. Nous accompagnons nos clients dans la réussite de leurs programmes les plus complexes, du contrôle aérien à la lutte anti-drones, en passant par les systèmes nucléaires et les centres de contrôle satellites. En rejoignant CS, vous intégrez une entreprise humaine et innovante. Nous livrons bien plus que des systèmes, nous bâtissons la confiance. Nous allons au-delà des besoins exprimés, nous préparons les défis de demain. Plus que de simples experts, nous façonnons l’innovation. Explorer, observer, sécuriser l’espace de demain. Avec 50 ans d’expertise, notre Business Unit Espace est un partenaire de confiance des agences spatiales, maîtres d’œuvre et opérateurs de satellites à travers l’Europe.Forte d'un savoir-faire reconnu, elle contribue activement à renforcer la performance, la sécurité et l’innovation de l’écosystème spatial. Nos équipes apportent leur expertise sur l’ensemble du cycle de vie des missions : observation de la Terre, systèmes de navigation et de télécommunication, sciences et exploration interplanétaire, surveillance et sécurité de l’Espace. Portées par l’IA et nos solutions souveraines, nous repoussons chaque jour les frontières technologiques des programmes spatiaux européens. Rejoindre cette Business Unit , c’est façonner le futur de l’espace aux côtés d’experts passionnés. Nous recrutons un(e) Stagiaire Ingénieur(e) de pré-thèse pour mener des trava ux sur la détection de lacs et rivières par télédétection avec quantification d'incertitudes pour rejoindre notre Business unit Espace au sein de notre agence Space Processing & Intelligence spécialisée dans le traitement et l’hybridation des données spatiales . Vos missions Issu de la collaboration entre l’Agence Space Processing & Intelligence et le CS RESEARCH LAB, votre stage vous permet d’intégrer tout à la fois l’équipe R&D projet des Hydronautes et l’équipe de chercheurs en fusion de données incertaines du Lab’ ! Le stage s’inscrit dans le cadre de nos projets hydro qui consistent à faire le suivi des ressources en eau. Pour ces projets la détection des pixels en eau est un produit critique qui conditionne notamment l’estimation de la surface en eau, du volume en eau ou encore la largeur des rivières et donc l’estimation de leur débit. De nombreux indicateurs différents peuvent être associés à cette segmentation des pixels en eau. Ils peuvent faire intervenir de l’apprentissage, se reposer sur diverses bandes spectrales, et identifier directement ou indirectement l’eau, le tout avec une incertitude variable selon les indicateurs. Dans ce cadre votre mission consiste à : Réaliser un état de l’art du domaine Constituer un jeu de données permettant de mener et valider les expériences de façon rigoureuse Développer et/ou réunir différents indicateurs de la présence de pixel en eau Étudier, proposer, et mettre au point un cadre permettant de fusionner des indicateurs sous incertitude dans le but de fournir un produit de détection des pixels en eau accompagné d’un intervalle de confiance Échanger avec les porteurs des applications aval pour leur proposer des méthodes d’exploitation de ces produits (pixels en eau, intervalle de confiance) conformément à leurs besoins Restituer vos expériences, résultats et analyses à travers un rapport, des présentations, et un code documenté. L'environnement technique Python (paquets scientifiques

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