Nous sommes aussi engagés à instaurer un milieu de travail inclusif et exempt d’obstacles, dès le processus de sélection. Si vous avez besoin de mesures d’adaptation à une étape ou une autre du processus d’évaluation, veuillez envoyer un message à l’adresse indiquée ci-dessous sous la rubrique Personnes-ressources pour en faire la demande. Les renseignements reçus au sujet de mesures d’adaptation seront traités confidentiellement.
Mesures d’adaptation en matière d’évaluation
Le candidat retenu aura l'occasion de mener des recherches dans le domaine de la géomatique, de la télédétection et de la vision par ordinateur. L'objectif de cette recherche concerne deux éléments reliés aux techniques de super résolution de modèles numériques d’élévation (MNE).
1) Génération de données d’entraînement précises
Cette recherche vise à développer des méthodes pour réduire la résolution des modèles numériques d'élévation (MNE) haute résolution afin de générer des données d’entraînement pour les modèles de super-résolution. Les techniques de réduction de résolution traditionnelles, telles que la rééchantillonnage bicubique, échouent souvent à préserver les caractéristiques topographiques critiques comme les sommets et les lignes de rupture (breaklines). Par conséquent, cette étude examinera des techniques adaptatives de réduction de résolution pour mieux maintenir ces caractéristiques importantes dans les données d’entraînement.
2) Exploration des modèles basés sur les transformateurs pour la super-résolution des MNE
Cette recherche porte sur l’utilisation de modèles basés sur les transformateurs pour améliorer la résolution des MNE. Le mécanisme d’attention inhérent aux transformateurs visuels (ViT) capture à la fois les motifs locaux et globaux, ainsi que les relations entre différentes parties des données d’entrée. Cette capacité semble particulièrement avantageuse pour la super-résolution précise des MNE, car les caractéristiques topographiques s’étendent souvent sur de grandes zones. De plus, les transformateurs visuels avancés ont démontré des performances supérieures dans les tâches de super-résolution par rapport aux méthodes traditionnelles basées sur les CNN.
L'étudiant retenu aura l'occasion d'interagir avec le personnel, les chercheurs et les techniciens du CCCOT. Le travail quotidien se déroulera à l'Université.
Le candidat retenu doit avoir une bonne éthique de travail, un sens aigu des responsabilités et la capacité de travailler en équipe.
La préférence sera accordée aux citoyens canadiens et aux résidents permanents du Canada.
Ce poste débutera en mai 2025.
Postes à pourvoir : 1
Votre curriculum vitae.
Une lettre d'accompagnement "maximum avec 2000 mots"
Coordonnées de 2 références.
La liste des cours que vous avez déjà suivis, que vous suivez présentement ou que vous suivrez pendant l'année académique en cours
Éducation: Actuellement inscrit ou admissible à s'inscrire à un programme de maîtrise en informatique à l’université du Manitoba.
Experience:
• Expérience dans l'analyse et la compréhension des données géospatiales.
• Expérience dans l'accès et le prétraitement de données spatiales.
• Expérience dans le développement d’applications de vision par ordinateur appliqué à la télédétection, en Python.
• Expérience de la réalisation d'analyses documentaires et de la synthèse d'informations.
• Expérience de la rédaction de rapports de recherche et de la réalisation de présentations scientifiques.
Anglais essentiel
Renseignements sur les exigences linguistiques
Connaissances:
• Programmation informatique
• Connaissance des données vectorielles et matricielles et des SIG 3D
• Connaissance en modèle numériques d’élévation
• Connaissance en technique de vision par ordinateur tels que les GANs, CNNs et ViT.
Compétences:
• Communication interactive
• Initiative
• Adaptabilité
• Travail d'équipe
La fonction publique du Canada s’est engagée à se doter d’un effectif compétent qui reflète la diversité de la population canadienne qu’elle dessert. Nous favorisons l’équité en matière d’emploi et vous encourageons à indiquer dans votre demande d’emploi si vous appartenez à un des groupes désignés.
Renseignements sur l’équité en matière d’emploi
Pour le présent processus de sélection, nous avons l’intention de communiquer avec les candidat(e)s par courriel. Les candidat(e)s doivent inclure une adresse électronique valide dans leur demande. Il incombe aux candidat(e)s de s’assurer que cette adresse est fonctionnelle et qu’elle accepte les messages d’utilisateurs inconnus (certains systèmes de courrier électronique bloquent ce type de message).
Un examen écrit pourrait être administré.
Une entrevue pourrait être faite.
Une vérification des références pourrait être demandée.
Vous devez fournir des attestations d'études. Les candidats ayant des titres de compétence étrangers doivent fournir une preuve d'évaluation d'équivalent. Pour de plus amples renseignements, consulter le site du Centre d'information canadien sur les diplômes internationaux (CICDI) à l'adresse suivante :
http://www.cicic.ca/.
Chaque personne a le droit de participer à un processus de nomination dans la ou les langues officielles de son choix.
Vous devez indiquer sur votre demande si vous avez besoin d'une aide technique ou d'une autre méthode d'évaluation.
Les candidat(e)s de l’extérieur de la fonction publique peuvent devoir assumer les frais de déplacement ou de réinstallation liés au processus de sélection.
Compléter avec succès votre terme étudiant PAR et votre programme d'études peut mener à une nomination à un poste temporaire ou permanent, au sein de la fonction publique fédérale, pour lequel vous répondez aux critères de mérite et aux conditions d'emploi.
Nous remercions d'avance ceux et celles qui auront soumis une demande d'emploi, mais nous ne contacterons que les personnes choisies pour la prochaine étape de sélection.