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2026-41205 - Métrologie et spectrométrie des rayonnements X pour l'imagerie médicale H/F

Thu, 22 Oct 2026 22:15:43 Z

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : Post-doctorat
Description du poste :
« Rejoignez le CEA pour donner du sens à votre activité, mener ou soutenir des projets de R&D nationaux et internationaux, cultiver et faire vivre votre esprit de curiosité. » En synthèse qu’est-ce que nous proposons ? Nous cherchons un(e) post-doctorant(e) spécialisé(e) en métrologie et spectrométrie des rayonnements X. Ce post-doctorat est basé sur le site du CEA Paris-Saclay, Essonne (91). Il est à pourvoir dès que possible. Qu’attendons-nous de vous ? Le poste comporte deux volets indépendants. Le premier (axes 1-3) porte sur : - la rédaction de guides méthodologiques - la qualification des deux bancs de spectrométrie du LNHB (CdTe et HPGe) - l'établissement de nouvelles conditions de référence - des mesures cliniques sur site - la participation à une comparaison inter-laboratoire Le second volet (axes 4-5) porte sur un dosimètre instrumenté dédié à l'imagerie radiologique, issu d'une thèse en cours de finalisation : - fabrication d'une présérie, étalonnage - caractérisation métrologique complète, validation clinique en hôpital - réalisation d'un démonstrateur #CEA-List ; #Ingénieure ; #Chercheuse ; #Research Engineer

Vous êtes titulaires d'un doctorat en métrologie et spectrométrie des rayonnements X. Vous êtes une personne curieuse, méthodique et impliquée. VOUS AVEZ ENCORE UN DOUTE ? Les à-côtés de votre mission principale peuvent nous intéresser : -Un écosystème de recherche à la pointe, unique en son genre et dédié à des thématiques à fort enjeu sociétal, qui donne du sens à votre mission -Des formations pour renforcer vos compétences, en acquérir de nouvelles et booster votre mission -Un équilibre vie privée / vie professionnelle reconnu par nos collaborateurs -La possibilité de télétravailler pour équilibrer les temps de transport et contribuer à votre qualité de vie -Un CE riche en avantages et en activités sociales, culturelles et sportives -Un lieu de travail au cœur d’un plateau dynamique, entouré d’écoles et d’entreprises de la tech Cela vous tente ? Postulez, ce poste est fait pour vous ! Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes handicapées, cet emploi est ouvert à toutes et à tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d'organisation pour l'inclusion des travailleurs handicapés.
Ville : Saclay

2026-41900 - Ingénieur·e en Intelligence Artificielle et Calcul Haute Performance H/F

Thu, 22 Oct 2026 07:21:46 Z

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : CDD
Description du poste :
Vous souhaitez contribuer au développement de l’intelligence artificielle à grande échelle et participer à des projets européens à fort impact scientifique et technologique ? Rejoignez la Maison de la Simulation en tant qu'ingénieur·e en intelligence artificielle et calcul haute performance (HPC) pour contribuer au projet européen AI Factory. Au sein de la Maison de la Simulation, vous participez au développement et à l’optimisation de solutions d’IA sur des infrastructures de calcul haute performance, au service des communautés scientifiques et de leurs applications. AI Factory France est une plateforme nationale et européenne qui fédère de nombreux partenaires, dont le CEA, le CNRS, Inria et GENCI. Elle s’appuie notamment sur les supercalculateurs Jean Zay, Adastra et Joliot-Curie, ainsi que sur le futur supercalculateur Alice Recoque, conçu pour les usages de l’intelligence artificielle. Au sein de ce projet, vous accompagnez les utilisateurs qui déploient des workflows d’IA à grande échelle sur des systèmes HPC. Vous contribuez à leur montée en compétences en concevant des supports de formation et en animant des ateliers dédiés à l’utilisation du HPC pour l’IA. Vous participez également à l’adaptation et au fine-tuning de modèles de fondation, ainsi qu’à la mise au point de méthodes de benchmarking pour évaluer leurs performances sur différentes architectures. Vous analysez les métriques obtenues afin d’identifier les goulots d’étranglement et de proposer des optimisations en matière de scalabilité et d’efficacité. En lien avec des partenaires internationaux, vous contribuez à la rédaction de guides de bonnes pratiques, de documentations techniques et de publications scientifiques. Vous pouvez aussi représenter le projet lors de conférences, de réunions et d’événements communautaires. Le poste offre l’occasion de participer à un projet européen innovant, au croisement de l’IA et du calcul scientifique, et de travailler avec des ressources de calcul de pointe. Le CEA propose une rémunération adaptée au diplôme et à l’expérience, jusqu’à trois jours de télétravail par semaine, ainsi que des avantages en matière de transport, de protection sociale et de congés.

Vous êtes titulaire d’un master ou d’un doctorat en informatique, en intelligence artificielle, en sciences du calcul ou dans un domaine connexe. Une expertise en intelligence artificielle serait un plus. Vous souhaitez mettre vos compétences au service de projets de recherche ambitieux et contribuer au déploiement de l’intelligence artificielle à grande échelle ? Rejoignez-nous pour accompagner les communautés scientifiques dans l’exploitation des technologies d’IA sur les infrastructures de calcul haute performance. Vous maîtrisez Python et disposez d’une expérience en calcul parallèle. Vous connaissez les principaux frameworks d’intelligence artificielle et de machine learning, notamment PyTorch et/ou TensorFlow, ainsi que leur utilisation et leur optimisation sur des infrastructures HPC. Une bonne compréhension des systèmes et architectures HPC, en particulier des environnements reposant sur des GPU, est attendue. Une expérience dans la préparation et le traitement de données, le fine-tuning de modèles à grande échelle ou le déploiement de workflows d’IA sur des infrastructures HPC constituera un atout pour réussir dans ce poste. Vous êtes capable d’analyser des problématiques techniques complexes, d’évaluer les performances d’applications et d’identifier des pistes d’optimisation adaptées aux différentes architectures de calcul. Vous appréciez le travail en équipe et les collaborations interdisciplinaires et internationales. Votre aisance relationnelle et vos qualités de communication vous permettent de partager vos connaissances et votre expertise auprès de publics variés, notamment à travers des ateliers, des documentations techniques, des formations ou des publications scientifiques. Pourquoi nous rejoindre ? En rejoignant la Maison de la Simulation (MdlS), vous évoluerez au sein d’une unité ouverte sur des projets nationaux et internationaux, en interaction avec des communautés scientifiques, des établissements partenaires et de nombreux acteurs de la recherche. …Et ce n'est pas tout ! Les à-côtés de votre mission principale peuvent vous intéresser : Un écosystème de recherche à la pointe, dédié à des thématiques à fort enjeu sociétal. Des formations pour renforcer vos compétences et accompagner votre évolution. Un équilibre vie privée/vie professionnelle reconnu et facilité par des possibilités de télétravail. Un CE riche en avantages sociaux, culturels et sportifs. Des avantages pratiques : restaurant d’entreprise, transport pris en charge à 75%, navettes depuis Paris, etc. Vous souhaitez faire partie de l’aventure ? Postulez dès maintenant et mettez votre énergie au service de la recherche et de l’innovation ! Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l’intégration des personnes handicapées, cet emploi est ouvert à toutes et à tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d’organisation pour l’inclusion des travailleurs handicapés.
Ville : Gif-sur-Yvette

2026-41999 - Intership Agentic Multimodal AI for Understanding and Reasoning over Complex Technical Documents-H/F

Wed, 21 Oct 2026 11:52:21 Z

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : Stage
Description du poste :
As an intern at the CEA, you will have the opportunity to work within a world-renowned research environment. Our teams consist of passionate and dedicated experts, providing an ideal setting for learning and collaboration. You will have access to state-of-the-art equipment and top-tier research resources to carry out your assignments. The work conducted may potentially lead to a scientific publication. Context : Complex technical documents combine heterogeneous information such as text, tables, diagrams, figures and equations, often distributed across multiple pages. They include technical manuals, maintenance procedures, user guides, datasheets, product specifications, engineering documents, and technical or scientific reports. Understanding such documents raises several challenges: retrieving relevant information across long documents, jointly interpreting heterogeneous modalities, linking information distributed over multiple pages, and performing multi-step reasoning. This internship aims to develop multimodal agentic AI capable of planning and orchestrating specialized models and tools for complex document understanding and reasoning. What do we expect from you? To address these challenges, the internship will investigate the following research directions: Review existing benchmarks and, if necessary, develop a benchmark covering a fine-grained taxonomy of technical documents and multimodal reasoning tasks. Evaluate recent Vision-Language Models (VLMs) for technical document understanding. Design an agentic architecture able to decompose complex queries and plan multi-step reasoning. Dynamically retrieve relevant pages and select appropriate tools or models. Combine and reason over information from text, tables, figures, diagrams and equations across multiple pages. Evaluate the proposed approach against direct VLM and multimodal RAG baselines. #Cea-List

- Students in their 4th or 5th year of studies (M1, M2 or gap year) - Strong interest for Multimodal Generative AI - Knowledge of LLMs, Vision-Language Models (VLMs), Transformers, RAG and agentic systems - Computer vision skills - Machine learning skills (deep learning, perception models, generative AI…) - Python proficiency in a deep learning framework (especially TensorFlow or PyTorch)
Ville : Saclay
Langue / Niveau :
Français : Courant
Langue / Niveau :
Anglais : Courant

2026-42112 - Stage Jumeau numérique immersif et IA agentique pour l'industrie-Saclay-H/F

Wed, 21 Oct 2026 10:45:03 Z

2026-42194 - Internship Generic correctness of iterative cirtical software architecture exploration-Saclay-H/F

Wed, 21 Oct 2026 10:44:08 Z

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : Stage
Description du poste :
As an intern at the CEA, you will have the opportunity to work within a world-renowned research environment. Our teams consist of passionate and dedicated experts, providing an ideal setting for learning and collaboration. You will have access to state-of-the-art equipment and top-tier research resources to carry out your assignments. The work conducted may potentially lead to a scientific publication. Context : The QuaRTOS-DSE tool explores the design space of a critical application by applying, in sequence, strategies that group its functions into tasks, each producing an architecture Mi+1 from Mi. Recent work (VECoS 2026) defines preservation properties that every correct reclustering must satisfy, checked with TLA+ and the TLC model checker: conservation of the configuration, correspondence of the executions per function and per task, and preservation of the communication. It was extended to partitioned multicore deployments and to the coherence of the data each function reads. These properties are necessary but not sufficient: a reclustering can satisfy all of them without preserving the behavior of the system. Each architecture is compared only with the one it came from, with no guarantee that the verdicts compose along an exploration. Finally, the multicore model assumes that each task stays on its core, and ignores interference from shared hardware resources. The internship aims to remove these three limitations. What do we expect from you? Study the existing work: the formal model of QuaRTOS-DSE, the preservation properties and their TLA+ models, Complete the necessary equivalence properties between two architectures with new properties, to reach a sufficient condition, Propose a solution or a proof for the coverage of the properties with respect to the iterative exploration: establish under which conditions Mi ≈ Mi+1 ≈ … ≈ Mk implies Mi ≈ Mk, Extend the multicore model to account for task migration between cores and interference from shared hardware resources, Evaluate the proposals on existing use cases, including an industrial protection relay, and measure their verification cost. During this internship, the student will gain practical experience with safety-critical systems and formal verification techniques, in particular model checking. -- Methods / Means: TLA+/TLC, Python, EMF/xtext Level required: Master's degree, Bac+5 - Master of Science Duration: 6 months Skills: Understanding of critical embedded and real-time software; knowledge of formal methods (temporal logic, model checking) is expected. Fluent English, teamwork, curiosity ~1400€ monthly "salary", depending on whether the intern has a scholarship or not. In line with CEA's commitment to integrating people with disabilities, this job is open to all. Location: Site Saclay, France, Ile-de-France, Essonne (91), Palaiseau Start date: to be defined Contact: belgacem.ben-hedia@cea.fr, yann.gallais@cea.fr #Cea-List

Master's degree, Bac+5 - Master of Science Understanding of critical embedded and real-time software; knowledge of formal methods (temporal logic, model checking) is expected. Fluent English, teamwork, curiosity
Ville : Saclay
Langue / Niveau :
Anglais : Courant

2026-42193 - Stage - Towards Homomorphic Authentication for Encrypted Computation-Saclay -H/F

Wed, 21 Oct 2026 10:43:42 Z

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : Stage
Description du poste :
As an intern at the CEA, you will have the opportunity to work within a world-renowned research environment. Our teams consist of passionate and dedicated experts, providing an ideal setting for learning and collaboration. You will have access to state-of-the-art equipment and top-tier research resources to carry out your assignments. The work conducted may potentially lead to a scientific publication. Context : Fully Homomorphic Encryption (FHE) enables computation directly on encrypted data, without revealing the underlying plaintexts. This capability is particularly relevant to privacy-preserving cloud services and secure data processing. However, conventional FHE schemes primarily address confidentiality: their intentional malleability does not, on its own, guarantee that an untrusted evaluator returns an authentic result of an authorized computation. Homomorphic signatures and message authenticators provide a promising direction, as they permit authentication evidence to be updated after certain computations. Adapting such mechanisms to FHE is nevertheless challenging. The objects to be authenticated are structured ciphertexts and not plaintext messages. An ordinary signature on an input ciphertext cannot simply remain valid after the ciphertext changes. Internship Subject The objective of this internship is to investigate the feasibility of homomorphic authentication mechanisms that bind authentication information to the exact representation of HE ciphertexts and allow that information to evolve under supported homomorphic operations. The resulting verification procedure should check that a claimed output ciphertext is consistent with authenticated inputs and a declared, authorized computation, without requiring decryption. Central question : Can authentication tags attached to HE ciphertexts be transformed alongside ciphertext evaluation, while retaining meaningful correctness and forgery-resistance guarantees? What do we expect from you? A focused review of prior approaches and a clearly defined ciphertext-level authentication goal. A candidate construction, adaptation, or well-supported feasibility/limitation analysis for GSW ciphertext operations. A reproducible prototype with benchmarks and tests for unauthorized modifications, covering at least basic operations where feasible. A final research report outlining technical results, unresolved questions, and potential extensions. #Cea-List

Masters 2
Ville : Saclay
Langue / Niveau :
Anglais : Courant

2026-42217 - Analyse de sensibilité en mécanique des fluides H/F

Tue, 20 Oct 2026 14:23:48 Z

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : Stage
Description du poste :
Contexte et enjeux La simulation numérique est un outil indispensable en énergie nucléaire pour étudier le fonctionnement des réacteurs en conditions normales et accidentelles, ainsi que pour concevoir de nouveaux prototypes. Elle s’appuie sur des modèles physiques relevant notamment de la mécanique des fluides, de la thermohydraulique et de la neutronique. L’objectif est de prédire des quantités d’intérêt (puissance, température maximale, etc.) tout en conciliant précision et temps de calcul. Malgré l’augmentation des ressources informatiques, la fiabilité des résultats simulés doit être quantifiée. La Propagation des Incertitudes (PI) consiste à identifier les incertitudes affectant les variables d’entrée, puis à évaluer leur influence sur les résultats. En amont, l’Analyse de Sensibilité (AS) permet de repérer les variables les plus influentes et de réduire la dimension du problème. Ce stage vise à étudier les méthodes de référence en AS et PI et à comparer leurs performances sur des simulations nucléaires fortement non linéaires et coûteuses, pouvant nécessiter plusieurs heures ou jours de calcul. Problématique et objectifs du stage Le stage s’inscrit dans un exercice proposé par le sous-groupe CFD (Computational Fluid Dynamics) dédié à la sûreté des réacteurs nucléaires, au sein du groupe WGAMA (Working Group on Analysis and Management of Accidents) de l’agence pour l’énergie nucléaire (NEA), auquel le CEA participe. L’exercice consiste à appliquer des techniques de PI à deux configurations de calcul CFD, afin d’identifier ou de développer une méthodologie adaptée à leurs spécificités. La quantification des incertitudes en CFD reste un domaine relativement récent, notamment parce que le coût élevé des calculs limite l’utilisation des méthodes existantes. Toutefois, le développement de nouvelles approches de PI et l’augmentation des capacités informatiques ouvrent la voie à des études plus approfondies. Les principales sources d’incertitude à considérer comprennent : la discrétisation spatiale (finesse du maillage) ; les modèles de turbulence ; les schémas numériques (ordre de convergence, etc.) ; la convergence des solveurs itératifs. Les méthodes déterministes d’échantillonnage seront également étudiées. L’objectif est de minimiser le nombre de calculs nécessaires pour caractériser de manière fiable la variabilité des résultats et mener l’analyse de sensibilité en tenant compte des différentes sources d’incertitude. Ce stage pourra déboucher sur une thèse visant à approfondir d’autres aspects de cette problématique et à traiter le second cas de l’exercice.

Étudiant(e) de niveau bac+5 en école d'ingénieur généraliste ou Master 2 avec un goût prononcé pour les probabilités et statistiques et la modélisation des systèmes thermohydrauliques complexes en mécanique des fluides.
Ville : Saclay

2026-42197 - Stage en Modélisation Electromagnétique pour le Contrôle Non Destructif-Saclay-H/F

Tue, 20 Oct 2026 07:57:09 Z

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : Stage
Description du poste :
En tant que stagiaire au CEA, vous aurez l'opportunité de travailler au sein d'un environnement de recherche de renommée mondiale. Nos équipes sont composées d'experts passionnés et dédiés, offrant un cadre propice à l'apprentissage et à la collaboration. Vous aurez accès à des équipements de pointe et à des ressources de recherche de premier ordre pour mener à bien vos missions. Éventuellement, les travaux menés donneront lieu à une publication scientifique Contexte : Le Contrôle Non Destructif (CND) par Courants de Foucault (CF) est une technique très utilisée dans de nombreux secteurs industriels (énergie, nucléaire, aéronautique, transports). La méthode est utilisée pour détecter et caractériser des défauts (fissures, corrosions, inclusions) dans des structures métalliques. Afin de concevoir/optimiser des sondes, qualifier des procédures d'inspection et aider les opérateurs à interpréter les signaux CF, la simulation numérique est indispensable. Contrairement aux méthodes comme les Éléments Finis qui imposent de mailler l'intégralité de la pièce et de l'air environnant (au prix de temps de calcul souvent rédhibitoires), l’utilisation de méthodes semi-analytiques basées sur les Équations Intégrales Volumiques (VIM – Volume Integral Method) constitue une alternative élégante et performante. Son principe consiste à ne discrétiser que le volume occupé par le défaut, lequel est modélisé par un contraste de propriétés du matériau (conductivité, perméabilité) qui agit comme une source secondaire équivalente. La physique de diffusion et de couplage électromagnétique dans la pièce est gérée semi-analytiquement dans des opérateurs intégraux appelés dyades de Green, permettant de calculer le champ total dans le défaut puis d'en déduire la réponse perçue par la sonde (par rayonnement ou par théorème de réciprocité). L'objectif de ce stage est de contribuer au développement, à l'extension physique (matériaux ferromagnétiques, inclusions magnétiques, configurations complexes) et à la validation expérimentale d'un solveur VIM. Qu'attendons-nous de vous? Le stage s'articulera autour d'une progression méthodique mêlant physique théorique, analyse numérique, développement logiciel et validation expérimentale : - Appropriation de la méthode VIM sur cas canonique (plaque non magnétique, contraste de conductivité ) - Extension du modèle aux configurations magnétiques - Validation numérique et expérimentale Si les jalons précédents sont franchis avec succès, l’étudiant(e) pourra traiter aussi la généralisation des dyades de Green à plusieurs couches conductrices/magnétiques et l’interaction de défauts multiples (prise en compte du couplage mutuel entre plusieurs défauts proches). #Cea-List

Profil : - Étudiant(e) en dernière année de Master (M2) ou d'École d'Ingénieur, spécialisé(e) en Physique (électromagnétisme, physique des ondes), Mathématiques Appliquées ou Calcul Scientifique / Modélisation Numérique. - Goût prononcé pour la physique (équations de Maxwell, fonctions de Green, formulations intégrales) et les méthodes numériques (algèbre linéaire, intégration numérique, traitement des singularités). Bonne maîtrise de la programmation scientifique (Python avec NumPy/SciPy). - Curiosité et appétence pour le travail expérimental en laboratoire (manipulations sur bancs de mesure courants de Foucault, analyse d'impédance) et pour la prise en main de logiciels de simulation tiers afin de valider ses propres modèles. - Rigueur scientifique, autonomie, esprit critique face aux résultats numériques/expérimentaux et capacité à communiquer clairement dans un environnement R&D pluridisciplinaire.
Ville : Saclay
Langue / Niveau :
Français : Courant

2026-40155 - CDI Ingénieur.e - Chercheur.se en Modélisation Diphasique et Méthodes Numériques H/F

Fri, 16 Oct 2026 22:14:43 Z

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : CDI
Description du poste :
Dans le contexte actuel de développement des codes de calcul 💻 pour la filière de quatrième génération, afin de permettre à la France de répondre aux besoins de décarbonation et à l’évolution de sa production énergétique, le laboratoire LCAN souhaite renforcer son équipe en recrutant un ingénieur de recherche en CDI 👨‍💻 Le poste requiert de solides compétences en physique des réacteurs à sodium, en modélisation diphasique et, surtout, en méthodes numériques adaptées à ce type de problématiques. Vous devrez également posséder une expertise confirmée en développement de codes massivement parallèles, afin de vous intégrer pleinement à l’équipe de développeurs et développeuses du laboratoire. Enfin, la personne recrutée travaillera en étroite collaboration avec l’équipe du CEA en charge du développement de l’OCS pour la simulation des réacteurs de quatrième génération, avec pour objectif de contribuer à leur optimisation et d’en renforcer la robustesse et la fiabilité.

PARLONS DE VOUS ! Vous êtes titulaire d’un doctorat (Bac+8) en mathématiques appliquées et informatique, avec une expérience de 1 à 2 ans dans le domaine de la simulation parellèle, le développement des méthodes numerique en thermohydraulique ou nouvelles technologies de l'énergie. Vous maîtrisez les langages de programmation C++ et Python, et vous êtes à l’aise avec les systèmes d’exploitation Linux et Windows. Vous faites preuve de rigueur et du sens du détail. 🔍 Vous avez un esprit critique et une excellente capacité d’analyse. Vous démontrez de l’autonomie et un bon sens de l’organisation dans votre travail. Vous faites preuve d’innovation et de créativité dans vos approches et vos solutions. 💡 English level required ! « Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes handicapées, cet emploi est ouvert à toutes et à tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d'organisation pour l’inclusion des travailleurs handicapés »
Ville : Saclay
Langue / Niveau :
Anglais : Courant

2026-40141 - CDI Ingénieur.e de Modélisation et Développement logiciel en Physique du cycle/neutronique H/F

Fri, 16 Oct 2026 22:14:43 Z

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : CDI
Description du poste :
APOLLO3® est un code de transport neutronique déterministe multi-échelle, multi-filière, de nouvelle génération utilisé pour réaliser des simulations avancées 3D de cœurs des réacteurs nucléaires actuels ou du futur (REP, EPR, SMR, RNR, MSR, Propulsion Navale, Réacteurs Expérimentaux, …). Il permet de réaliser des calculs à l’échelle de l’assemblage (dit réseau) et à l’échelle du cœur (en exploitant des bibliothèques multi-paramétrées assemblages). APOLLO3 est développé au sein du SERMA/LLPR par une équipe dynamique et motivée 🚀 comportant une vingtaine d’ingénieur.e.s-chercheurs.ses et doctorant.e.s. Les langages de programmation utilisés sont le C++ et le Python. Cette mission a lieu dans le contexte de l’industrialisation du code APOLLO3® en vue de son utilisation pour la simulation du parc nucléaire existant et futur jusqu'aux études du prototypes pour la fermeture du cyle. Vous intègrerez l’équipe de développement de ce code au SERMA/LLPR et interagirez avec les utilisateurs du code. 🤝 Vous participez au développement du code APOLLO3 ® pour consolider les versions actuelles et préparer l'indiustrialisation des prochaines versions permettant de mieux répondre aux besoins des utilisateurs du code au CEA et chez les partenaires industriels (EDF, Framatome, ORANO) pour la modélisation du parc nucléaire existant et futur y compris les prototypes envisagés pour la fermeture du cycle (réacteurs RNR de 4ème génération). Vous contribuez au développement et à la vérification de certains composants du code et leurs interfaces utilisateur en vue de la construction de schémas de calculs plus précis et performants Les points valorisants sont la contribution à un nouveau logiciel ainsi que la participation à des présentations, comme des conférences ou des publications dans des revues scientifiques 📚.

PARLONS DE VOUS ! Vous êtes un.e ingénieur.e de niveau Bac+5, issu.e d’une école d’ingénieurs en informatique scientifique et/ou en physique des réacteurs. Expérience professionnelle de 3 à 5 ans dans le développement de composants logiciels et programmation orientée objet. Vous possédez de solides compétences dans les outils C++, Python, Linux, OpenMP et MPI. Le poste requiert une bonne aptitude au travail en équipe 🤝, de l'autonomie ainsi que des bonnes compétences en informatique 💻 scientifique, en particulier une bonne connaissance des méthodologies, outils et langages de développement logiciel en programmation parallèle : Linux, programmation orientée objet C++/Python, OpenMP, MPI, etc. Des connaissances en physique des réacteurs seront nécessaires. The candidate is able to work in English at an intermediate level Nous attendons votre candidature ! « Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes handicapées, cet emploi est ouvert à toutes et à tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d'organisation pour l’inclusion des travailleurs handicapés »
Ville : Saclay
Langue / Niveau :
Anglais : Intermédiaire

2026-42156 - Stage de fin d'étude en Modélisation et IA pour le monitoring ultrasonore-Saclay-H/F

Fri, 16 Oct 2026 13:13:12 Z

2026-41447 - Stage IA de confiance - Vérification formelle et domaines différentiels-Saclay- H/F

Thu, 15 Oct 2026 10:18:21 Z

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : Stage
Description du poste :
En tant que stagiaire au CEA, vous aurez l'opportunité de travailler au sein d'un environnement de recherche de renommée mondiale. Nos équipes sont composées d'experts passionnés et dédiés, offrant un cadre propice à l'apprentissage et à la collaboration. Vous aurez accès à des équipements de pointe et à des ressources de recherche de premier ordre pour mener à bien vos missions Contexte Avec les récents développements en matière d'IA, son utilisation est de plus en plus répandue et soulève de plus en plus de questions quant à sa robustesse, son respect de la vie privée ou autre. Un certain nombre de travaux ont émergés pour augmenter la confiance dans les IAs en se basant sur des méthodes formelles pour obtenir des garanties mathématiques de leur sûreté. Ces méthodes sont implémentées dans l'outil PyRAT développé au CEA. Des travaux récents ont introduits de nouvelles propriétés de sûreté variables sur des réseaux de neurones notamment sur la robustesse globale, la monotonicité ou l'isomorphisme de réseaux. Ces propriétés nécessitent néanmoins des techniques particulières pour les gérer efficacement. L'une des techniques possible repose sur la vérification formelle différentielle qui permet par rapport aux techniques classiques de conserver une trace de la différence entre deux exécutions d'un réseau de neurone. Qu’attendons-nous de vous ? Le but du stage sera d'implémenter dans PyRAT différents domaines abstraits différentiels afin de pouvoir vérifier ces nouvelles propriétés de sûreté. Ces domaines différentiels seront implémentés sur la base des domaines existants dans PyRAT et PyRAT devra être adaptés pour fonctionner sur les propriétés de sûreté choisies. Des fonctionnalités telles que la recherche de contre exemple ou le branch and bound devront être également modifié pour ces propriétés. Un benchmark comportant plusieurs propriétés de sûreté sur différents cas d'usage sera établi et les performances de PyRAT sur celui ci seront mesurées. #Cea-List

Profil Vous préparez un diplôme de niveau M1 ouM2 dans le domaine de l'informatique ou des mathématiques. Vous possédez des connaissances en développement Python, en mathématiques et en intelligence artificielle. Rejoignez-nous, venez développer vos compétences et en acquérir de nouvelles ! Vous avez encore un doute ? Nous vous proposons : L'opportunité de travailler au sein d'une organisation de renommée mondiale dans le domaine de la recherche scientifique, Un environnement unique dédié à des projets ambitieux au profit des grands enjeux sociétaux actuels, Une expérience à la pointe de l’innovation, comportant un fort potentiel de développement industriel, Des moyens expérimentaux exceptionnels et un encadrement de qualité, De réelles opportunités de carrière à l’issue de votre stage Un poste au cœur de la métropole grenobloise, facilement accessible via la mobilité douce favorisée par le CEA, Une participation aux transports en commun à hauteur de 85%, Un équilibre vie privée – vie professionnelle reconnu, Un restaurant d'entreprise, Une politique diversité et inclusion, Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes handicapées, cet emploi est ouvert à toutes et à tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d'organisation pour l'inclusion des travailleurs handicapés.
Ville : Saclay
Langue / Niveau :
Anglais : Intermédiaire

2026-41919 - Stage - Déploiement d'algorithmes de ML adaptés au matériel-Saclay- H/F

Wed, 14 Oct 2026 12:24:38 Z

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : Stage
Description du poste :
Rejoignez-nous en Stage ! CEA Tech Corporate from CEA Tech on Vimeo. Description du poste : Les équipes du LIAE sont à la tête du développement du framework Aidge [1, 2]. Aidge est une plateforme open source et complète qui prend en charge l'ensemble du cycle de vie de l'IA, de la conception du modèle à son déploiement optimisé. De plus, elle offre un ensemble complet d'outils et de méthodologies, spécifiquement conçus pour les systèmes embarqués et les dispositifs edge, afin d'analyser, d'optimiser, de valider et de déployer efficacement les modèles d'IA. Le développement de l’outil est soutenu par les projets DeepGreen [3] et NEUROKIT2E [4], étant ainsi enrichi et utilisé par plusieurs partenaires industriels et académiques. L'objectif de ce stage est de s'appuyer sur les modules Aidge existants (tels que ceux dédiés à la description matérielle, la génération de code et le déploiement) afin de développer des heuristiques pour trouver la meilleure stratégie de déploiement pour un modèle de réseau de neurones et un matériel cible donnés. Plus précisément, le travail consistera à : 1) Explorer et projeter (map) le graphe de calcul sur les différentes ressources matérielles (unités de traitement, composants mémoire) ; 2) Identifier et appliquer les transformations de graphe pertinentes (ex. tiling/tuilage, remplacement d'opérateurs, quantification) ; 3) Optimiser le déploiement pour respecter les contraintes d'allocation et de budget (ex. temps d'inférence, empreinte mémoire, consommation énergétique, exactitude des prédictions). À titre d'exemple, les cibles matérielles envisagées incluent des cartes telles que l'Alif Ensemble E7 [5] et la Texas Instruments TDA4VH [6]. Côté réseaux de neurones, l'étude s'appuiera sur des modèles de référence comme ResNet-18, ResNet-50 [7, 8] ainsi que YOLOv8 [9]. Références : [1] C. Moineau, M. Naud, I. De Albuquerque Silva, A. Farrugia, and O. Bichler. Aidge: A comprehensive and traceable library for deploying standalone embedded deep neural networks. 13th European Congress of Embedded Real Time Systems (ERTS 2026) , 2026. ⟨10.82331/ERTS.2026.42⟩. ⟨hal-05513843⟩ [2] Eclipse Aidge. https://eclipse.dev/aidge/ [3] Projet DeepGreen - https://deepgreen.ai/ [4] Projet NEUROKIT2E - https://www.neurokit2e.eu/ [5] Alif Semiconductor, Ensemble E7 Series Microcontrollers and Fusion Processors, Technical Datasheet / User Manual. [6] Texas Instruments, TDA4VH-Q1 Processors for High-Performance Automotive ADAS & Autonomous Driving, Product Folder. [7] K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, "Deep Residual Learning for Image Recognition," IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016. [8] TorchVision / PyTorch documentation, ResNet-18 and ResNet-50 Model Architectures. [9] Ultralytics, YOLOv8 Real-Time Object Detection and Image Segmentation Model, 2023. #CEA-List

Profil : Vous préparez un diplôme de niveau Bac+5 en informatique, systèmes embarqués ou génie logiciel. Vous êtes passionné(e) par la recherche scientifique et technologique et êtes reconnu(e) pour votre curiosité intellectuelle, votre esprit d'analyse et votre autonomie. Vous possédez des connaissances en Deep Learning ainsi qu'une expérience confirmée en développement embarqué (C/C++, optimisation bas niveau, contraintes matérielles). Rejoignez-nous, venez développer vos compétences et en acquérir de nouvelles ! Vous avez encore un doute ? Nous vous proposons : L'opportunité de travailler au sein d'une organisation de renommée mondiale dans le domaine de la recherche scientifique, Un environnement unique dédié à des projets ambitieux au profit des grands enjeux sociétaux actuels, Une expérience à la pointe de l’innovation, comportant un fort potentiel de développement industriel, Des moyens expérimentaux exceptionnels et un encadrement de qualité, De réelles opportunités de carrière à l’issue de votre stage Un poste au cœur de la métropole grenobloise, facilement accessible via la mobilité douce favorisée par le CEA, Une participation aux transports en commun à hauteur de 85%, Un équilibre vie privée – vie professionnelle reconnu, Un restaurant d'entreprise, Une politique diversité et inclusion, Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes handicapées, cet emploi est ouvert à toutes et à tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d'organisation pour l'inclusion des travailleurs handicapés.
Ville : Saclay
Langue / Niveau :
Anglais : Intermédiaire

2026-42092 - Stage en Machine-Learning/apprentissage statistique H/F

Wed, 14 Oct 2026 09:57:21 Z

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : Stage
Description du poste :
Contexte Les écoulements diphasiques gaz-liquide sont présents dans de nombreux systèmes industriels, notamment dans les générateurs de vapeur des centrales nucléaires. Selon les conditions d’écoulement, différentes configurations peuvent être observées, depuis les écoulements à bulles jusqu’aux écoulements annulaires, en passant par différents régimes transitionnels. La compréhension des transitions entre ces différents régimes constitue un enjeu important pour le développement et l’amélioration des modèles utilisés en simulation numérique des écoulements diphasiques. Dans le cadre d’un travail de thèse au CEA, une base de données expérimentales a été constituée à partir de plusieurs études disponibles dans la littérature. Elle regroupe à la fois les conditions expérimentales et des mesures locales caractérisant les structures de l’écoulement, notamment les fractions volumiques, les tailles caractéristiques, les vitesses des phases ou des bulles et l’aire interfaciale. L’objectif du stage sera d’exploiter cette base de données à l’aide de méthodes de machine learning afin d’identifier les grandeurs physiques pertinentes pour l’étude des transitions de régimes d’écoulement et d’analyser les relations entre ces grandeurs et les phénomènes observés. Objectifs Le stage sera organisé autour de plusieurs axes complémentaires. 1) Analyse et structuration des données expérimentales Prise en main d’une base de données expérimentale issue de différentes études de la littérature ; Analyse de la qualité, de la variabilité et de la structure des données disponibles ; Identification et sélection des grandeurs physiques pertinentes pour l’étude des transitions ; Mise en œuvre de méthodes statistiques permettant de caractériser la dépendance entre les variables disponibles et la grandeur d’intérêt. 2) Développement de modèles d’apprentissage supervisé Cette étape consistera à étudier les relations entre les grandeurs physiques sélectionnées et les transitions de régimes à l’aide de méthodes d’apprentissage supervisé. Différentes méthodes de machine learning pourront notamment être étudiées, telles que les forêts aléatoires, les réseaux de neurones ou les processus gaussiens. 3) Analyse et interprétation des résultats Selon l’avancement du stage, une analyse de l’influence des différentes variables sur les résultats des modèles pourra être menée. L’objectif sera notamment de mettre en relation les comportements identifiés par les modèles prédictifs avec les connaissances physiques disponibles sur les mécanismes de transition des écoulements diphasiques.

Étudiant(e) en dernière année d’école d’ingénieur ou en Master 2, avec une formation en machine learning, data science, statistiques, mathématiques appliquées ou domaine connexe. Le stage s’adresse à un profil souhaitant appliquer et approfondir ses compétences en machine learning sur des données scientifiques, dans le cadre d’une application à la physique des écoulements diphasiques. Le stage s’effectuera dans le cadre d’un travail de thèse portant sur la modélisation des transitions d’écoulements diphasiques dans les codes de simulation numérique Compétences requises ou souhaitées Bonnes connaissances en statistiques et apprentissage statistique ; Connaissances en méthodes de machine learning ; Maîtrise de la programmation en Python ; Intérêt pour l’analyse et l’interprétation de modèles ; Des connaissances en mécanique des fluides constitueront un atout, mais ne sont pas indispensables. Références [1] Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, 2nd ed. Springer Series in Statistics. Springer, New York. https://doi.org/10.1007/978-0-387-84858-7 [2] Besse, P., Laurent, B., Maugis, C., & Roustant, O. (2022--2023). Machine Learning. Département Génie Mathématique et Modélisation, Mastère Spécialisé VALDOM, INSA Toulouse. Url : https://www.math.univ-toulouse.fr/~besse/pub/machineLearning [3] - Da Veiga, S., Gamboa, G., Iooss, B., & Prieur, C. (2021). Basics and Trends in Sensitivity Analysis: Theory and Practice in R . DOI:10.1137/1.9781611976694 [4] Spagnol, A. (2020). Indices de sensibilité via des méthodes à noyaux pour des problèmes d'optimisation en grande dimension. Thèse de doctorat, Université de Lyon.
Ville : Gif-sur-Yvette
Langue / Niveau :
Français : Courant

2026-42010 - Stage Développement d'un assistant LLM pour l'utilisation et l'analyse de simulations CIVA-Saclay-H/F

Wed, 14 Oct 2026 08:02:03 Z

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : Stage
Description du poste :
En tant que stagiaire au CEA, vous aurez l'opportunité de travailler au sein d'un environnement de recherche de renommée mondiale. Nos équipes sont composées d'experts passionnés et dédiés, offrant un cadre propice à l'apprentissage et à la collaboration. Vous aurez accès à des équipements de pointe et à des ressources de recherche de premier ordre pour mener à bien vos missions. Éventuellement, les travaux menés donneront lieu à une publication scientifique. Contexte : CIVA est un logiciel de simulation dédié au contrôle non destructif (CND), développé par le CEA-LIST. Son utilisation nécessite à la fois une bonne connaissance du logiciel, des méthodes de CND ainsi que des phénomènes physiques et numériques mis en jeu dans les simulations. L’objectif du stage est de développer un assistant conversationnel basé sur un modèle de langage existant afin d’accompagner les utilisateurs dans la préparation, le paramétrage et l’analyse de leurs simulations CIVA. Le travail portera notamment sur la construction d’un contexte spécialisé à partir du manuel utilisateur, de la documentation technique et de connaissances métier en CND. Des approches de type RAG pourront être mises en œuvre afin de permettre au modèle de retrouver les informations pertinentes et de produire des réponses fiables et contextualisées. Qu'attendons-nous de vous ? L’assistant devra notamment être capable de répondre aux questions relatives au fonctionnement de CIVA, d’apporter des informations sur les différentes méthodes de CND, d’aider au choix des paramètres physiques et des options numériques, et d’analyser une configuration de simulation afin d’identifier d’éventuelles incohérences ou points d’attention. Le stage pourra également intégrer des règles métier et des mécanismes de vérification afin de compléter les capacités du modèle de langage et d’améliorer la fiabilité de ses réponses. Une phase d’évaluation sera menée sur des cas d’usage représentatifs afin de mesurer la pertinence des réponses, la qualité des informations retrouvées, la capacité de l’assistant à détecter des configurations incohérentes ainsi que ses limites. L’objectif final est de proposer un véritable copilote de simulation capable d’assister l’utilisateur dans l’utilisation de CIVA, tout en combinant intelligence artificielle, connaissances métier et outils de vérification. #CEA-List

Profil : Élève ingénieur ou étudiant en Master 2 avec une spécialisation en intelligence artificielle, informatique ou domaine équivalent. Le candidat devra disposer de bonnes compétences en programmation, notamment en Python, ainsi que de connaissances en apprentissage automatique et en modèles de langage. Une première expérience avec les LLM, les approches RAG, les bases vectorielles ou le traitement automatique du langage serait appréciée. Un intérêt pour les problématiques scientifiques et industrielles, ainsi qu’une capacité à comprendre et formaliser des connaissances métier, seront particulièrement recherchés. Autonomie, rigueur, curiosité scientifique et capacité à échanger avec des experts métier sont également attendues.
Ville : Saclay

2026-42012 - Stage Développement d'un assistant LLM pour le pilotage de simulations CIVA en Python-Saclay- H/F

Wed, 14 Oct 2026 08:00:38 Z

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : Stage
Description du poste :
En tant que stagiaire au CEA, vous aurez l'opportunité de travailler au sein d'un environnement de recherche de renommée mondiale. Nos équipes sont composées d'experts passionnés et dédiés, offrant un cadre propice à l'apprentissage et à la collaboration. Vous aurez accès à des équipements de pointe et à des ressources de recherche de premier ordre pour mener à bien vos missions. Éventuellement, les travaux menés donneront lieu à une publication scientifique. Contexte : CIVA est un logiciel de simulation dédié au contrôle non destructif (CND), développé par le CEA-LIST. En complément de son interface graphique, CIVA dispose d’une interface de programmation, CIVA-Script, permettant de piloter les simulations et d’exploiter leurs résultats depuis Python. L’objectif du stage est de développer un assistant conversationnel basé sur un LLM existant, capable de traduire un besoin exprimé en langage naturel en programmes Python exploitant les fonctionnalités de CIVA. À partir de la documentation technique de CIVA-Script et d’exemples d’utilisation, l’assistant devra notamment être capable de générer des notebooks Python permettant de configurer des simulations, lancer des calculs, récupérer les résultats, traiter les données et produire des analyses ou des visualisations. Le stage portera sur la mise en contexte du LLM, notamment à travers des approches de type RAG, la génération de code Python, sa validation et la mise en place de mécanismes permettant de vérifier et corriger automatiquement le code produit. Qu'attendons-nous de vous? Une partie du travail consistera également à faire évoluer l’API CIVA-Script afin d’étendre les possibilités de pilotage de CIVA depuis Python et de couvrir les besoins identifiés lors du développement de l’assistant. Le stage permettra ainsi d’explorer l’association entre IA générative, génération de code, programmation Python et simulation numérique, avec pour objectif de faciliter la création de workflows CIVA personnalisés. #CEA-List

Profil : Élève ingénieur ou étudiant en Master 2 disposant de solides compétences en informatique et en programmation Python. Le candidat devra avoir de bonnes connaissances en développement logiciel et un intérêt pour l’intelligence artificielle générative et les modèles de langage. Une première expérience avec les LLM, les approches RAG, la génération de code ou le développement d’API serait appréciée. Un intérêt pour la simulation numérique, les problématiques scientifiques et le traitement de données constituera également un atout. Autonomie, rigueur, curiosité technique et capacité à interagir avec des experts métier sont attendues.
Ville : Saclay

2026-42013 - Stage Développement d'un assistant LLM pour la génération de plug-ins CIVA-Saclay- H/F

Wed, 14 Oct 2026 07:58:57 Z

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : Stage
Description du poste :
En tant que stagiaire au CEA, vous aurez l'opportunité de travailler au sein d'un environnement de recherche de renommée mondiale. Nos équipes sont composées d'experts passionnés et dédiés, offrant un cadre propice à l'apprentissage et à la collaboration. Vous aurez accès à des équipements de pointe et à des ressources de recherche de premier ordre pour mener à bien vos missions. Éventuellement, les travaux menés donneront lieu à une publication scientifique. Contexte : CIVA est un logiciel de simulation dédié au contrôle non destructif (CND), développé par le CEA-LIST. Son architecture repose notamment sur un mécanisme de plug-ins permettant d’ajouter de nouvelles fonctionnalités sans modifier directement le cœur du logiciel. Ces extensions peuvent notamment permettre de développer de nouvelles pièces paramétriques, de nouveaux traducteurs ou encore des interfaces d’analyse et de visualisation des résultats de simulation sous forme de webapps. L’objectif du stage est de développer un assistant conversationnel basé sur un LLM existant, capable de générer des plug-ins CIVA à partir d’un besoin exprimé en langage naturel. Qu'attendons-nous de vous? Le travail portera notamment sur la construction du contexte technique nécessaire au modèle afin qu’il puisse exploiter la documentation des API, les interfaces de développement et des exemples de plug-ins existants. L’assistant devra être capable de proposer une architecture adaptée au besoin, de générer le code correspondant et d’accompagner sa validation et son intégration dans CIVA. Les cas d’usage pourront notamment couvrir la génération de : pièces paramétriques traducteurs outils de traitement de données interfaces d’analyse et de visualisation webapps dédiées à l’exploitation des résultats de simulation Une attention particulière sera portée à la validation automatique du code généré, à la détection et à la correction d’erreurs ainsi qu’à la mise en place de tests permettant d’évaluer la qualité des développements produits. Le stage pourra également conduire à faire évoluer l’architecture de plug-ins de CIVA lorsque certaines fonctionnalités nécessaires à la génération automatique ou à l’intégration de nouveaux composants ne sont pas encore disponibles. L’objectif est ainsi d’explorer une approche de développement logiciel assisté par intelligence artificielle, afin de faciliter et d’accélérer la création de nouvelles fonctionnalités dans CIVA. #CEA-List

Profil : Élève ingénieur ou étudiant en Master 2 disposant de solides compétences en informatique et en développement logiciel. Le candidat devra avoir de bonnes connaissances en programmation, en conception logicielle et en développement d’applications. Une maîtrise de Java et/ou Python ainsi qu’une connaissance des technologies web seront particulièrement appréciées. Un intérêt pour l’intelligence artificielle générative et les modèles de langage est attendu. Une première expérience avec les LLM, les approches RAG, la génération de code, le développement d’API ou les architectures de plug-ins constituera un atout. Le candidat devra également faire preuve d’autonomie, de rigueur, de curiosité technique et d’une capacité à comprendre et faire évoluer une architecture logicielle existante.
Ville : Saclay

2025-36720 - Post-doctorant(e) (H/F) en calcul scientifique HPC appliqué à la simulation sismique sur GPU H/F

Sun, 11 Oct 2026 22:07:46 Z

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : Post-doctorat
Description du poste :
Ce postdoctorat s’inscrit dans le projet PTC EXAQUAKE, collaboration entre le CEA DES (SGLS/LESIM) et le CEA DAM, visant à développer des méthodes de simulation sismique à l’échelle exascale sur GPU. L’équipe dispose d’une expertise en calcul haute performance et éléments finis. Le poste valorise la recherche appliquée au plus haut niveau scientifique et technologique. Le poste proposé s’inscrit dans le cadre du développement du solveur éléments finis ArcaneFEM, destiné à la simulation de phénomènes physiques complexes à grande échelle sur des architectures massivement parallèles, notamment les futures plateformes exascale comme Alice Recoque. L’objectif principal du post-doctorat est de contribuer à la simulation d’événements sismiques réalistes en exploitant pleinement les capacités des GPU de dernière génération. Les activités principales incluent : * Le développement et l’optimisation de solveurs non-linéaires basés éléments finis pour la mécanique des solides (élasticité, dynamique transitoire) sur architectures GPU ; * L’amélioration des préconditionneurs multigrilles pour la résolution efficace de systèmes linéaires issus d’équations hyperboliques ; * La mise en place de bancs d’essai de performance et de scalabilité sur des plateformes HPC ; * La portabilité du code sur des architectures hétérogènes (CPU+GPU), en assurant la compatibilité avec le framework Arcane ; * La participation à la production de démonstrateurs scientifiques reproductibles et bien documentés.

Le ou la candidat(e) devra posséder de solides compétences en calcul scientifique et HPC, notamment en : * Programmation en C++ dans des environnements parallèles (MPI, threads) ; * Programmation GPU (CUDA, HIP ou équivalent) ; * Méthodes numériques pour les EDP (FEM, solveurs itératifs) ; * Profilage et optimisation de performance sur architectures parallèles. Une expérience en génie logiciel (tests, documentation, intégration) est souhaitée. Le poste requiert également un bon esprit d’équipe, une capacité à collaborer avec des experts en physique numérique, ainsi qu’une bonne communication scientifique (en anglais ou français). Un doctorat en informatique, mathématiques appliquées, physique ou ingénierie est requis. En détail : https://tinyurl.com/postdoc-exascale
Ville : Gif-sur-Yvette

2026-42021 - Stage Développeur Informatique Full-Stack (Java Back-End / Web Front-End)-Saclay- H/F

Thu, 08 Oct 2026 14:28:34 Z

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : Stage
Description du poste :
La Direction de la Recherche Technologique, qui sommes-nous ? Plus de 4.000 personnes investies dans les enjeux sociétaux ! Avec sa Direction de la Recherche Technologique (DRT), le CEA agit comme un accélérateur d'innovation au service de l'industrie pour tous les secteurs d'activités, répondant ainsi aux enjeux liés à notre santé, notre sécurité, nos technologies d'information, notre avenir énergétique. En tant que stagiaire au CEA, vous aurez l'opportunité de travailler au sein d'un environnement de recherche de renommée mondiale. Nos équipes sont composées d'experts passionnés et dédiés, offrant un cadre propice à l'apprentissage et à la collaboration. Vous aurez accès à des équipements de pointe et à des ressources de recherche de premier ordre pour mener à bien vos missions. Éventuellement, les travaux menés donneront lieu à une publication scientifique Contexte : Nous vous proposons d’intégrer le Département d'Instrumentation Numérique au sein du CEA List, dans le cadre d’un stage. Dans ce cadre, la mission est de participer au développement d'une application web pour le paramétrage et la visualisation de données d'un système d'acquisition. Un premier enjeu réside dans la mise en place d'IHM web facilement évolutive permettant le paramétrage et la calibration d'un système d'acquisition de données ultrasonores. Le second enjeu est de mettre à disposition une imagerie pour la visualisation des données. Ces données peuvent être des courbes ou des images 2D. L'architecture devra supporter un affichage d'au moins 20 images/seconde. Au sein d’une équipe de quinze développeurs, le ou la stagiaire travaillera sous la tutelle de l’architecte logiciel. #CEA List ; #civa En fonction des attendus de votre école, les sujets pourront être discutés.

Profil : Vous préparez un diplôme d'ingénieur en informatique. Vous appréciez travailler en équipe mais savez être autonome dans vos missions. Vous êtes ouvert(e) aux nouvelles expériences et vous êtes force de proposition. Vous cherchez à développer des compétences dans le milieu du contrôle non destructif. Vous êtes à l'aise avec le Java et vous souhaitez travailler dans le traitement de l'image et du signal. Rejoignez-nous, venez développer vos compétences et en acquérir de nouvelles ! Vous avez encore un doute ? Nous vous proposons : Un environnement unique de recherché dédié à des projets ambitieux au profit des grands enjeux sociétaux actuels ; Une expérience à la pointe de l’innovation, comportant un fort potentiel de développement industriel ; Des moyens expérimentaux exceptionnels et un encadrement de qualité ; De réelles opportunités de carrière à l’issue de votre alternance ; Un poste au cœur de l'Essonne (91) en Région Parisienne, facilement accessible via la mobilité douce favorisée par le CEA ; Un équilibre vie privé – vie professionnelle reconnu ; Une épargne entreprise abondée par le CEA ; Une politique diversité et inclusion ; Un CSE actif en termes de loisirs et d’activités extra-professionnelles. Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de Handicap. La Mission Handicap du CEA vous accompagne et met en place les aménagements nécessaires à vos besoins spécifiques.
Ville : Saclay

2026-41976 - Stage - Training networks to be compressible: low rank, quantization, and how they combine-Saclay-H/F

Thu, 08 Oct 2026 13:48:47 Z

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : Stage
Description du poste :
As an intern at the CEA, you will have the opportunity to work in a world-renowned research environment. Our teams consist of passionate and dedicated experts, providing an environment conducive to learning and collaboration. You will have access to state-of-the-art equipment and top-tier research resources to carry out your assignments. The work performed may potentially lead to a scientific publication. Context: This internship aims to understand how training a network toward low rank changes what it costs to quantize its factors, using the team's closed-form price of rounding both to explain the effect and to act on it. It combines matrix analysis with controlled experiments on language models, to: What do we expect from you? Measure what low-rank preparation does to a model's compressibility, by factorization and by quantization, against an unprepared model and against quantization alone, at equal memory. Explain it: what the preparation changes in the factors, read through the closed-form price, and whether the price predicts the measured cost. Use the price to propose and test an improvement. The internship may lead to a PhD starting in October 2027. #Cea List

Profile: Master's (M2) or engineering-school student in machine learning, applied mathematics or computer science Strong linear algebra; probability and optimization are a plus Solid Python and PyTorch Care in designing experiments and reading their results Experience with Hugging Face language models is a plus Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes handicapées, cet emploi est ouvert à toutes et à tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d'organisation pour l'inclusion des travailleurs handicapés.
Ville : Saclay
Langue / Niveau :
Anglais : Intermédiaire