Traitement d'images satellites dans le Cloud H/F

Magellium (Groupe Artal), avec ses 300 collaborateurs, est un acteur indépendant, spécialiste sur la chaîne de valorisation du pixel et de la donnée image et vidéo (du capteur satellite, aéroporté ou drone jusqu’à son utilisation dans les systèmes d’information géographique, la cartographie et la Géointelligence). Magellium promeut la maîtrise des technologies du logiciel, de l’IA, du traitement d’image et de la géomatique.  

L’unité Earth Observation est en charge des activités de traitement d’images d’origine spatiale. Ses domaines d’expertise sont : la géométrie des capteurs & le traitement d’image, la calibration/validation & le contrôle qualité et les services d’observation de la Terre. Nos experts en télédétection, nos scientifiques et nos concepteurs de logiciels spécialisés se concentrent sur les programmes de R&D, les algorithmes de traitement, les systèmes de segment sol et les services environnementaux. Observer la Terre depuis l'espace, surveiller notre environnement et les changements climatiques sont nos défis.

CONTEXTE  

L’Unité Earth Observation de Magellium est structurée en 5 Pôles Thématiques, l’un d’eux étant dédié au développement de chaine de traitement d’images pour les segments sols de satellite d’observation de la Terre. Cette équipe dispose d’une expertise dans ce domaine et développe des outils pour ses clients ou en investissement interne.

Le pôle Ground Segment souhaite axer une partie de son activité sur sa capacité à mieux exploiter les ressources du cloud pour déployer de façon optimale les chaînes de traitement qu’il développe, en prenant en compte des contraintes liées à la performances et à l’observabilité. Le sujet de ce stage consiste à prototyper le déploiement dans le Cloud en s’appuyant sur les frameworks les plus modernes.

SUJET

Dans le cadre d’une stratégie d’industrialisation de ces travaux vers une solution Cloud, Magellium souhaite proposer un stage permettant de prendre connaissance de la partie algorithmique de ces traitements afin de les déployer sur une solution cloud fortement parallélisée, en privilégiant les performances et l’observabilité via une architecture optimale. Le stage consistera à déployer cette chaîne sur la solution technique jugée la plus adaptée, et à en mesurer les performances.

Ce stage sera structuré en plusieurs phases :

• Une phase de prise en main et de familiarisation avec l’outillage Magellium, notamment pour bien comprendre le cas d’usage. Une attention particulière sera portée sur la compréhension des contraintes de calcul parallèle imposées par les différents modules de la chaine de traitement, et sur les ressources accédées par les modules (images, métadonnées, paramètres…). Cette étape permettra de bien appréhender le métier, les contraintes de réalisation, la possibilité de répartir les calculs sur plusieurs machines, et les contraintes relatives aux volumes de données transportées d’un module à l’autre.

• Une phase d’état de l’art consistant à prendre connaissance d’une précédente expérimentation déjà menée avec Spark pour en comprendre les avantages et les limitations, puis à consolider une nouvelle base technique utilisant les technologies proposées (approche orientée streaming via un outil type Kafka, déploiement sous forme de conteneurs via Docker, orchestration via Kubernetes). La cible privilégie a priori est Google Cloud, mais la solution mise en œuvre devra pouvoir s’adapter aux autres cibles (Amazon, Microsoft Azure).

• Une phase de développement, essentiellement en Python, consistant à adapter la chaine de traitement. Les modules algorithmiques eux-mêmes sont implémentés en C++. De nouveaux algorithmes pourraient également être mis à disposition dans le langage Java. La solution de déploiement devra rester agnostique des langages via l’utilisation de conteneurs.

• Une phase de démonstration d’une ou plusieurs solutions de déploiement, pour illustrer et vérifier les hypothèses  effectuées en phase de design.

• Une phase d’analyse, pour estimer le gain, identifier les goulets d'étranglement restants et proposer des pistes pour les résoudre.

La mise au point sera effectuée dans l’environnement local. Une phase d’expérimentation mettra en œuvre les ressources du Cloud.

Etudiant(e) en cursus universitaire ou en école d'ingénieur et préparant un diplôme de niveau Bac+5 dans le domaine de l’informatique avec une formation mathématiques rigoureuse et idéalement une spécialisation en Big Data, vous êtes intéressé(e) et motivé(e) pour travailler dans le domaine de l’Observation de la Terre.

Mots clés : Satellite optique, Observation de la Terre, Calcul distribué, Cloud computing

Mots clés informatiques : Docker, Kubernetes, Streaming, Kafka, Pub/Sub, Google Cloud, Python, C++, Java, Monitoring

Dans la continuité de ce stage, un poste en CDI pourra être proposé au candidat.