Spécialiste, Machine Learning (SSA) - Machine Learning Specialist (SSA)

Northstar Earth and Space • Montreal, QC

47d • Hybrid

About The Position

NorthStar Earth & Space (« NorthStar ») est le leader mondial de l’analyse de données spatiales. Nous utilisons des données issues de capteurs optiques, radar, RF passifs et d’autres sources liées à la connaissance de la situation spatiale (SSA) comme briques de base pour créer des services d’information adaptés aux besoins des clients gouvernementaux et industriels.

Notre vaste portefeuille technologique breveté comprend des algorithmes de dynamique orbitale et d’apprentissage automatique appliqués à la surveillance de l’espace et à la gestion du trafic spatial.
Avec un siège social à Montréal, un siège européen au Luxembourg et des opérations aux États-Unis (McLean, Virginie), l’entreprise s’attaque à la menace croissante des collisions spatiales et contribue à préserver notre planète.

L’équipe Space Information and Intelligence (Si²) est une équipe multidisciplinaire composée de scientifiques, d’ingénieur·e·s et de développeur·euse·s logiciels issus de domaines tels que la physique, la dynamique des systèmes, l’informatique et la conception logicielle.
Elle se consacre au développement de solutions innovantes pour surveiller l’environnement spatial à partir de multiples sources d’observation et de données géospatiales.

NorthStar Earth & Space (“NorthStar”) is the world’s leading space-based data analytics company. We use optical, radar, passive RF and other Space Situational Awareness (SSA) data as building blocks to create information services tailored to the needs and requirements of clients from both government and industry. Our extensive and patented technology portfolio includes orbit dynamics and machine learning algorithms for a variety of applications for space domain awareness and space traffic management. With headquarters in Montreal, Canada, European headquarters in Luxembourg, and US operations in McLean, Virginia, the company is solving the ever-increasing threat of space collisions and empowering humanity to preserve our planet.

The Space Information and Intelligence (Si²) team is a multidisciplinary team of scientists, engineers and software developers with backgrounds in Physics, Engineering Dynamics, Computer Science and Software Design. The team is dedicated to developing innovative solutions for monitoring the space environment using multiple sources for observations and geospatial data.

Requirements

• Maîtrise ou doctorat en : Machine Learning, physique, génie électrique ou informatique, mathématiques appliquées, aérospatiale ou tout autre domaine connexe
• Un minimum de 5 ans d'expérience dans le domaine
• Bilinguisme français/anglais (écrit et oral) — collaboration internationale (~20%)
• Une combinaison équivalente formation + expérience peut être considérée
• Strong foundations in machine learning, probability, statistics, and optimization.
• Hands-on experience with deep learning frameworks (PyTorch for example) and Python in general and its scientific libraries with experience implementing and debugging custom model components.
• Strong deep learning architecture knowledge with understanding of convolutional and attention-based architectures, with practical experience adapting pretrained models or building them from first principles.
• Ability to design proof-of-concept with production constraints in mind (modularity, scalability, reproducibility) with solid software engineering practices (Git, testing frameworks, CI/CD).

Nice To Haves

• Expérience en déploiement de modèles dans des pipelines de données (cloud et/ou edge)
• Connaissances en calcul haute performance : CUDA, optimisation GPU
• Intérêt ou connaissances en mécanique orbitale
• Expérience avec : ingestion de données à grande échelle, prétraitement, gestion du cycle de vie des données manipulation de données volumineuses et multidimensionnelles
• Experience working in a multidisciplinary team deploying models within data pipelines whether edge and/or cloud environments.
• Knowledge of high-performance computing (CUDA, GPU optimization).
• Interest in or exposure to orbital mechanics.
• Experience in large-scale data ingestion, preprocessing, and lifecycle management, including efficient handling of high-volume, high-dimensional datasets.

Responsibilities

• Concevoir, implémenter et valider des modèles de machine learning / deep learning (supervisés ou non supervisés) pour : extraire des données astrodynamiques proches de la Terre à partir d’images bruitées avec des ressources matérielles limitées identifier des séries temporelles représentant la dynamique d’un objet regrouper (clustering) des séries temporelles inférer des données astrodynamiques à partir d’observations partielles analyzer les tendances à long terme et le comportement d’objets en orbite
• Déployer ces modèles dans des infrastructures cloud ou sur des dispositifs embarqués (edge)
• Développer des composants logiciels robustes et réutilisables (au-delà de prototypes de recherche)
• Collaborer avec une équipe multidisciplinaire
• Assurer une veille scientifique continue, synthétiser les résultats clés et les traduire en recommandations exploitables pour des publics techniques et non techniques
• Évaluer les performances des solutions à l’aide de données simulées et réelles
• Documenter clairement les algorithmes, flux de travail et résultats
• Design, implement, and validate ML/DL models (supervised or unsupervised) to: extract near-Earth astro-dynamical data from noisy imagery under limited hardware resource availability identify time series representing the dynamic of an object cluster time series infer astro-dynamical data from partial observations analyze long-term trends and object behavior in orbit
• Support deployment of those models within a cloud infrastructure or on edge-devices.
• Build robust, reusable software components beyond research prototypes and collaborate with a multidisciplinary team.
• Benchmark solutions using simulated and real data.
• Document algorithms, workflows, and results clearly for reproducibility and maintainability.

Benefits

• Travailler pour une entreprise dont la mission est de garantir un environnement durable et prospère pour les générations futures
• Opportunités d’implication dans la gestion produit et technique
• Salaire compétitif
• Assurance santé et dentaire dès le premier jour
• Horaires flexibles et mode de travail hybride
• Bureau situé dans le Vieux-Montréal
• The opportunity to work in a company whose mission is to ensure a sustainable and prosperous environment for future generations while fostering the new space economy and pursuing exploration.
• The opportunity to get involved in
• A competitive salary.
• Health and dental coverage through our group plan from Day 1.
• Flexible working hours and a hybrid work model.
• An office in the great location of the Old Montreal.

What This Job Offers

• Job Type: Full-time
• Career Level: Mid Level
• Number of Employees: 1-10 employees