Venez nous aider à construire la ville de demain

Rejoindre Élément Déclencheur, c’est…

Participer concrètement à la lutte contre le réchauffement climatique et contre l’érosion de la biodiversité en favorisant le développement urbain selon les modèles de ville durable et en luttant contre l’artificialisation des sols et l’étalement urbain.
Au plus proche des fondateurs, participer à des décisions structurantes (techniques et stratégiques) pour l’avenir de l’entreprise.
Monter en compétence et en autonomie auprès d’une équipe aux champs d’expertises étendus : tech, urbanisme, politiques de la ville, construction.
Partager les valeurs clés d'Élément Déclencheur : plaisir au travail, épanouissement personnel, excellence, rigueur, travail en équipe.

Élément Déclencheur est un service d’estimation immobilière qui permet à un propriétaire de pavillon d’évaluer le potentiel de valorisation de son terrain dans le cas d’une vente à un professionnel pour créer un immeuble et des logements collectifs.

En effet, dans les endroits où la ville se développe (en particulier les couronnes de métropoles françaises), un terrain peut avoir plus de valeur que la maison qui est dessus. Cependant, cette estimation n'est aujourd'hui accessible qu'à certains professionnels de l'immobilier et pas au propriétaire. Notre service, en rendant publique et gratuite cette information, crée les conditions pour qu’un propriétaire de foncier constructible ou « densifiable » identifie de lui-même son intérêt à le vendre à un professionnel de l’immobilier, en s’appuyant sur des données géographiques – notamment open data –, les orientations politiques locales d’urbanisme et les bonnes pratiques pour un logement de qualité.

Stage — Intégration des règles de plan local d’urbanisme

Stage à pourvoir au premier semestre 2024 (date de début flexible). Les bureaux se situent à Paris 13

Mots-clefs : qgis, urbanisme, architecture, environnement, développement durable, postgis, chatGPT

Candidatures à envoyer à [email protected].

Sujet détaillé

Les plans locaux d’urbanisme donnent les contraintes que doit respecter toute nouvelle construction sur le territoire où ils s’appliquent. Le but de ce stage, supervisé par le CTO de l’entreprise, est de structurer et d’étudier, pour les principales métropoles françaises, les règles de PLU qui pourront être utilisés automatiquement par des algorithmes de machine learning pour générer des formes de bâtiments qui respectent les règles du plan local d’urbanisme.

Profil du candidat

Vous êtes étudiant en géomatique, géographie ou en informatique et vous avez un intérêt pour les données géographiques, l’urbanisme et le développement durable. Si possible, vous avez déjà travaillé avec un langage de programmation ou une base de données relationnelle.

Stage — Développements d’outils de décision stratégique

Stage à pourvoir au premier semestre 2024 (date de début flexible). Les bureaux se situent à Paris 13

Mots-clefs : python, django, docker, gitlab, postgresql/postgis, urbanisme, architecture, environnement, développement durable

Candidatures à envoyer à [email protected].

Sujet détaillé

Élément Déclencheur agrège de nombreuses données géographiques et géo-référencées. Le développement de l’entreprise passe par l’ouverture, petit à petit, de son service dans des territoires prometteurs d’un point de vue urbanistique. Le but du stage est d’aider à développer des outils internes pour aider à la prise de décision sur les différentes questions stratégiques de l’entreprise (sur quel territoire se lancer ensuite ? quel est le ROI moyen par affaire ?)

Profil du candidat

Vous êtes étudiant en data science / engineering ou software engineering et vous avez un intérêt pour les données géographiques, l’urbanisme et le développement durable. Vous connaissez python/django, une base relationnelle (de préférence Postgres/Postgis) et vous avez quelques rudiments de front-end.

Stage — NLP pour l’extraction de règles d’urbanisme

Stage à pourvoir au premier semestre 2024 (date de début flexible). Les bureaux se situent à Paris 13.

Mots-clefs : natural language processing, NLP, LLM, language models, machine learning, IA, AI, python, urbanisme, architecture, environnement, développement durable

Les plans locaux d’urbanisme, donnent les contraintes que doit respecter toute nouvelle construction sur le territoire où ils s’appliquent. Ces règles sont écrites dans un format non-structuré (texte dans des pdf) mais possède en réalité une forte structure et cohérence interne. Le but de ce stage, supervisé par le CTO de l’entreprise, est de participer au développement des outils d’extraction des règles de PLU dans un format structuré (type json ou xml), qui pourront être utilisés automatiquement par des algorithmes de machine learning pour générer des formes de bâtiments qui respectent les règles du plan local d’urbanisme.

Contenu (pourra être adapté selon les appétences du stagiaire ou les contraintes de la formation) :

Bibliographie et état de l’art sur l’extraction de règles structurées depuis un corpus réglementaires ou un ensemble de loi
Implémentation et évaluation d’algorithmes de NLP (réseaux profonds, LLM…) les plus prometteurs
Implémentation d’un démonstrateur simple reprenant les résultats du stage
(selon intérêt : architecture de la pipeline d’inférence et mise en production des modèles d’apprentissage

Profil du candidat

Vous êtes étudiant ou étudiante en master IA / ML / data science et vous avez un intérêt pour les données géographiques, l’urbanisme et le développement durable.

Stage — Apprentissage par renforcement pour la génération de bâtiments

Stage à pourvoir au premier semestre 2024 (date de début flexible). Les bureaux se situent à Paris 13.

Mots-clefs : reinforcement learning, machine learning, IA, AI, python, urbanisme, architecture, environnement, développement durable

Candidatures à envoyer à [email protected].

Le but de ce stage, supervisé par le CTO de l’entreprise, est de participer au développement d’un algorithme de calcul du plus grand bâtiment constructible sur une parcelle sous les contraintes du plan local d’urbanisme de la commune concernée et des bonnes pratiques architecturales. Il s’agit d’un problème d’optimisation non convexe dont les contraintes sont plutôt géométriques et pour lequel nous développons des algorithmes d’apprentissage par renforcement.

Contenu (pourra être adapté selon les appétences du stagiaire ou les contraintes de la formation) :

Bibliographie et état de l’art sur l’apprentissage par renforcement sur des problèmes similaires
Implémentation et évaluation des algorithmes d’apprentissage par renforcement les plus prometteurs et pertinents
Intégration de nouvelles fonctionnalités/contraintes permettant de répondre à des besoins métiers précis (placement des cages d’escalier, génération des plans d’appartement…)
Implémentation d’un démonstrateur simple reprenant les résultats du stage
(selon intérêt : architecture de la pipeline d’inférence et mise en production des modèles d’apprentissage)

Profil du candidat

Vous êtes étudiant ou étudiante en master IA / ML / data science et vous avez un intérêt pour les données géographiques, l’urbanisme et le développement durable.

Stage — Data engineering / MLOps

Stage à pourvoir au premier semestre 2024 (date de début flexible). Les bureaux se situent à Paris 13

Mots-clefs : python, django, docker, gitlab, postgresql/postgis, urbanisme, architecture, environnement, développement durable

Candidatures à envoyer à [email protected].

Sujet détaillé

Élément Déclencheur s’appuie sur de nombreuses données, principalement en open data pour construire son produit. Le but du stage est de participer à la sélection des données pertinentes, d’évaluer leur qualité (pertinence métier, couverture géographique, complétude…) et de développer les pipelines d’intégration de ces données (OpenStreetMap, cadastre, base de données nationale des bâtiments…) dans les outils internes. La ou le stagiaire participera aussi aux choix techniques d’infrastructure data de l’entreprise et à l’industrialisation de la pipeline de machine learning (automatisation, dimensionnement, sécurité…).

Profil du candidat

Vous êtes étudiant en data science / engineering ou software engineering et vous avez un intérêt pour les données géographiques et le développement durable.

Développeur backend Python

Candidatures à envoyer à [email protected].

En tant que développeur/développeuse Python, vous travaillerez sur nos outils d’analyse et d’évaluation (environ 80% du temps) et sur le backend de notre site web (20% du temps). Vous serez amené à travailler constamment avec de l’open data et des données géographiques. Vous participerez aux nombreux choix d’architecture encore à faire sur la stack technique.

Développement des pipelines d’intégration d’open data (OpenStreetMap, cadastre, base de données nationale des bâtiments…)
Développement des outils d’automatisation de vérification de la conformité d’un modèle 3D au plan local d’urbanisme
Développement des outils de contrôle qualité (dashboards…) et développement de tests pour les algorithmes de vérification des plans locaux d’urbanisme
Développement/intégration des API de géocodage (correspondance entre adresses et coordonnées géographiques)
Analyse de données de transactions immobilières pour l’aide au développement stratégique de l’entreprise

Notre stack

Une connaissance de quelques librairies/frameworks de notre stack est un plus, les librairies les plus importantes sont mentionnées en premier.

Infra : Docker (et compose), Gitlab
Web et backend métier : Postgres (et Postgis), Django (et DRF), Wagtail, LeafletJS, HTMX, AlpineJS
Data science : Shapely, Pandas, Numpy, SciPy, Scikit-Learn, Nevergrad, Stable baselines, TensorFlow, Dask/Spark

Profil recherché

Vous aimez le travail en équipe, le chaos inhérent à une startup naissante ne vous fait pas peur et vous partagez nos valeurs
Niveau Bac+5 ou une expérience permettant de justifier d’un niveau similaire. Le salaire/intéressement et les responsabilités seront adaptées à votre expérience.
Connaissance requise de Python, Postgres ou autre base relationnelle
Une connaissance ou formation en système d’information géographique est un plus
Vous aimez l’open source et l’open data

Déroulement des entretiens

Premier entretien téléphonique / visio
Rencontre dans nos bureaux avec le CTO
Exercices de code (à la maison ou avec le CTO)
Rencontre avec l’ensemble des cofondateurs