IA pour l’automatisation du traitement des anomalies et l’intégrité des données de collecte - QC-900 / Artificial Intelligence for automating anomaly management and ensuring collection data integrity - QC-900

Project type: Innovation
Desired discipline(s): Engineering - computer / electrical, Engineering, Computer science, Mathematical Sciences
Company: Vertocube
Project Length: 4 to 6 months
Preferred start date: 10/01/2026
Language requirement: Bilingual
Location(s): Montreal, QC, Canada
No. of positions: 1
Desired education level: Master'sPhDPostdoctoral fellowRecent graduate
Open to applicants registered at an institution outside of Canada: No

About the company: 

Vertocube est une CleanTech spécialisée dans l'optimisation de la gestion des matières résiduelles via des systèmes de tarification incitative. Le système repose sur le traitement de données massives issues des lectures de puces RFID sur les bacs et de capteurs GPS sur les camions. Cette approche permet aux municipalités de réduire leurs déchets jusqu’à 50 % et d'optimiser leurs coûts de 20%.

BinLogiQ, est une application web qui centralise et automatise le traitement des données pour répondre aux enjeux des villes. Nous menons actuellement des projets pilotes avec deux des plus grandes villes du Québec et une importante Régie.

Vertocube is a CleanTech company specialized in optimizing waste management through pay-as-you-throw pricing. The system relies on the processing of data generated from RFID tag readings on waste bins and GPS sensors installed on collection trucks. This approach enables municipalities to reduce waste by up to 50% and optimize costs by 20%.

BinLogiQ is a web-based application that centralizes and automates data processing to address these municipal challenges. We are currently conducting pilot projects with two of Québec's largest cities and a major Régie.

Describe the project.: 

RFID (ou autre système) et les adresses civiques des usagers. Le maintien à jour de cette base de données est le fondement de la responsabilisation des usagers et donc de la réduction des déchets par le tri.
L'objectif central du projet est de transformer le module de traitement des anomalies en un système auto-apprenant capable d’automatiser le traitement des données pour une prise de décision telle que l’assignation à distance des contenants aux usagers, ou l’assignation rétroactive de contenant. Le stagiaire devra concevoir une couche d'intelligence analytique pour :
1. Détecter et corriger ces incohérences en lot (notamment pour l’assignation à distance) ;
2. Développer un moteur de recommandation de confiance pour valider l’assignation automatique basée sur des probabilités statistiques plutôt que sur une vérification manuelle point par point.
3. Réduire la dette opérationnelle en automatisant le nettoyage de données massives issues d'environnements urbains complexes.

BinLogiQ automates the processing of large-scale waste collection data, particularly inconsistencies in container assignment records. Assignment refers to the matching of RFID identifiers (or other identification systems) with users' civic addresses. Maintaining an accurate assignment database is fundamental to user accountability and, consequently, to waste reduction through improved sorting and diversion practices.
The primary objective of this project is to transform the anomaly-processing module into a self-learning system capable of automating data processing to support decisions such as the remote assignment of containers to users and the retroactive assignment of containers based on historical data.
The intern will be tasked with designing an intelligent analytics layer to:
1. Detect and correct assignment inconsistencies in bulk, particularly for remote container assignments;
2. Develop a confidence-based recommendation engine to validate automatic assignments using statistical probabilities rather than manual record-by-record verification;
3. Reduce operational overhead by automating the cleansing of large datasets generated in complex urban environments.

Required expertise/skills: 

Python (obligatoire) et bibliothèques d'apprentissage machine (scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch) ; bases solides en statistiques et en analyse de données spatiotemporelles (séries temporelles, données GPS). Aisance avec SQL/bases de données relationnelles (PostgreSQL). Atouts : PostGIS ou données géospatiales, notions de Java/Spring Boot, expérience avec un environnement infonuagique (Google Cloud, Vertex AI).

Python (required) and machine learning libraries (scikit-learn, TensorFlow, or PyTorch); strong foundations in statistics and spatiotemporal data analysis (time series and GPS data). Proficiency with SQL and relational databases (PostgreSQL). Assets include experience with PostGIS or geospatial data, familiarity with Java/Spring Boot, and experience working in a cloud environment such as Google Cloud Platform (GCP) or Vertex AI.