Spotable développe la plateforme d'IA qui permet aux entrepreneurs de toitures et de façades de mesurer les bâtiments en 3D, de générer des quantités et de créer des devis gagnants en quelques minutes.

Derrière cette expérience se cache un énorme moteur géospatial. Nous ingérons des données aériennes, des données cadastrales, des nuages de points, des empreintes de bâtiments, des scores énergétiques, des transactions, des données de zonage, etc. Nous le validons, le transformons, l'indexons et le transformons en intelligence structurée qui alimente notre moteur ICP, notre détection des similarités et notre logique de citation.

Nous recherchons un Ingénieur de données géospatiales qui veut posséder l'épine dorsale de ce système.

Il ne s'agit pas d'un rôle SIG uniquement destiné à la visualisation.

Il s'agit de pipelines géospatiaux à grande échelle, de performances, d'indexation et d'exactitude.

Ce que tu vas faire

Vous importez, validez et transformez de grands ensembles de données géospatiales en schémas internes fiables

Vous automatisez les importations récurrentes à partir de jeux de données publics, de partenaires et de fournisseurs

Vous concevez et optimisez des requêtes spatiales dans Postgres + PostGIS

Vous créez des pipelines de données qui nettoient, normalisent et réconcilient des sources spatiales désordonnées

Vous gérez correctement les systèmes de coordonnées et les transformations de projection

Vous travaillez avec des formats tels que Shapefile, GeoJSON, GML, LAS/LAZ et d'autres normes géospatiales

Vous gérez les éléments internes des nuages de points et vous les convertissez en géométrie structurée

Vous concevez des stratégies d'indexation spatiale à l'aide d'arbres R, de H3 ou de structures similaires

Vous optimisez les performances pour les jointures spatiales, les agrégations et les recherches de proximité de grande envergure

Vous collaborez avec des ingénieurs en intelligence artificielle et en produits pour exposer l'intelligence géospatiale via des API

Vous contribuez à définir des normes de données internes afin que la géométrie, les attributs et les métadonnées restent cohérents

Qui tu es probablement

Vous avez une solide expérience de Postgres et PostGIS en production

Vous avez une connaissance approfondie de l'indexation spatiale et des performances des requêtes

Vous savez ce qui se passe sous le capot lorsque vous effectuez une jointure spatiale ?

Vous comprenez les systèmes CRS, les projections et les pièges de la transformation

Vous êtes à l'aise pour travailler avec de grands ensembles de données (des millions de géométries)

Vous avez travaillé avec des nuages de points ou au moins vous comprenez leur structure

Vous vous souciez autant de l'exactitude des données que des performances

Vous êtes pragmatique et pouvez trouver un équilibre entre la pureté et les besoins du produit

Vous aimez créer des infrastructures sur lesquelles d'autres ingénieurs s'appuient

Vous communiquez clairement avec les ingénieurs produits, IA et backend

Connaissances de base

Postgres et PostGIS

Performances et optimisation des requêtes spatiales

Concepts généraux des SIG (CRS, projections, topologie, validité de la géométrie)

Formats géospatiaux (Shapefile, GeoJSON, GML, etc.)

Composants internes et formats de fichiers des nuages de points (LAS/LAZ)

Structures d'indexation géospatiale (R-trees, H3, Quadtrees)

C'est agréable d'avoir

Expérience en matière de rouille (pour la géométrie ou les composants de pipeline critiques pour les performances)

Expérience avec GDAL/OGR

Expérience avec de grands ensembles de données nationales ou cadastrales

Expérience en matière de pipelines de stockage dans le cloud

Expérience dans la création d'API géospatiales

Exemples de projets que vous pourriez posséder

Conception d'un pipeline automatisé pour ingérer les ensembles de données cadastrales nationales et valider la cohérence de la géométrie

Optimisation des requêtes de proximité pour détecter les maisons similaires aux meilleurs clients d'un entrepreneur

Création d'une couche d'indexation spatiale qui permet des recherches en temps réel sur des millions de bâtiments

Transformation de nuages de points bruts en modèles de surface de toit utilisables par les modèles d'IA

Création de tâches récurrentes d'actualisation des données avec validation et alertes

Réduction de la latence des requêtes spatiales de quelques secondes à quelques millisecondes

Pourquoi ce rôle est important

La qualité de l'IA de Spotable dépend de sa base géospatiale

Si la géométrie est incorrecte, la correspondance ICP est interrompue

Si les projections sont erronées, les mesures dérivent

Si l'indexation est lente, le produit semble inutilisable

Si la couche de données est solide, tout évolue

Votre travail devient le moteur invisible qui alimente les sous-traitants en Europe et aux États-Unis.

Postulez

Envoyez votre CV ou GitHub ou LinkedIn à pj@spotable.com et indiquez-nous quels systèmes géospatiaux vous avez construits ou mis à l'échelle.

Si cela ressemble à un match, nous agissons vite.

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