STAGE Ingénieur(e) R&D : Détection et analyse automatisées des dégradations du bâtiment et impact sur le vieillissement

Date de mise à jour de l’offre

Sitowie :

Sitowie, une jeune pousse qui bouleverse les codes de la construction Sitowie est une start-up hébergée au WAI (accélérateur de BNP PARIBAS). Notre équipe experte (docteurs, ingénieurs, architecte), très dynamique et pluridisciplinaire d’une dizaine de personnes, est spécialisée dans la durabilité des bâtiments. Savoir comment vieillit les bâtiments permet : D’améliorer la rentabilité des actifs immobiliers en passant de stratégies purement curatives à des stratégies prédictives, D’optimiser leurs performances environnementales en réduisant la consommation des matériaux, d’énergie, la production de carbone et de déchets. Un bâtiment durable est un bâtiment rentable ! Entre le portemonnaie et la planète, il n’y a plus à choisir. Nous développons un logiciel applicatif dédié à l’analyse du vieillissement des bâtiments à partir du Building Information Modeling (BIM). A ce jour, nos clients sont des collectivités locales, des bailleurs sociaux, des directions immobilières et des foncièr

Description de la mission

Durant votre stage, vous rejoindrez le pôle scientifique de Sitowie. Vous aurez pour mission de concevoir et d’implémenter des solutions d’analyse d’images pour identifier les dégradations existantes afin de nourrir et d’améliorer nos modèles de vieillissement des bâtiments. Les sujets abordés comporteront notamment :

Détection des différents types de dégradations visibles sur les façades de bâtiment (fissuration en coin de fenêtres, lézardes longilignes ou faïencées, …), de leur gravité (largeur d’ouverture de fissure, localisation, …) et de leur étendue à partir de photographies
A partir de l’étape précédente, identifier les résultats qui peuvent avoir un impact sur les modèles de vieillissement des matériaux déjà implémentés dans notre plateforme Predibat ;
Appliquer le post-traitement nécessaire sur ces résultats pour les implémenter effectivement dans nos modèles pour concrètement prendre en compte la réalité des dégradations constatés dans nos modèles théoriques.
Les différentes tâches du stage sont les suivantes :

Étude bibliographique afin d’identifier les solutions à l’état de l’art,
Collecte des données nécessaires à l’entraînement des modèles en s’appuyant notamment sur l’OpenData,
Implémentation et entraînement des modèles identifiés comme prometteurs,
Évaluation des performances des algorithmes et comparaisons,
Étude des modèles de vieillissement de Predibat et identification des modifications nécessaires pour prendre en compte les résultats de reconnaissance des dégradations (paramètres à modifier ou nouveaux paramètres à établir),
Implémentation et test des modèles ainsi améliorés,
Présentation et partage des résultats au reste de l’équipe.

Profil recherché

Un(e) passionné(e) avec un esprit d’équipe, autonome, rigoureux(se) et curieux(se), de bonnes capacités relationnelles pour mener des projets dans une ambiance collaborative,
En quatrième ou cinquième année d’un Bac +5, diplôme d’Ingénieur ou Master 2 en mathématiques appliquées,
Solides connaissances en apprentissage statistique,
Bonne maîtrise de Python. Une expérience avec Scikit-learn et TensorFlow serait un plus,
Une ouverture sur les matériaux/la modélisation physique serait un plus,
Maîtrise de l’Anglais pour la bibliographie.

Niveau de qualification requis

Bac + 4/5 et +
  • Employeur
    Sitowie
  • Secteur d’activité de la structure
    Logement - Bâtiment
  • Effectif de la structure
    De 11 à 20 salariés
  • Site internet de la structure
    http://www.sitowie.fr
  • Type de stage ou contrat
    Stage d'immersion en milieu professionnel dans le cadre de la formation professionnelle continue
  • Date prévisionnelle de démarrage
  • Durée du stage ou contrat
    Plus de 4 mois et jusqu'à 6 mois
  • Le stage est-il rémunéré ?
    Oui
  • Niveau de qualification requis

    Bac + 4/5 et +
  • Lieu du stage
    19 Boulevard Poissonnière
    75002 PARIS 2E ARRONDISSEMENT
  • Accès et transports
    Metro Grands Boulevards