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2026-42120 - Stage Bac+5 4 à 6 mois - Ingénieur(e) matériaux ou mécanique H/F

Wed, 14 Oct 2026 15:37:42 Z

Domaine : Matériaux, physique du solide
Contrat : Stage
Description du poste :
Contexte La corrosion est un enjeu majeur pour l’industrie métallurgique provoquant des dommages sur les installations. De nos jours, les contrôles non destructifs (CND) sont utilisés pour surveiller l’évolution de la corrosion des équipements en mesurant la perte d’épaisseur. Cependant, la détection de la corrosion localisée et l’inspection de certaines zones difficiles d’accès s’avèrent problématiques sans instrumentation spécifique. Dans ce contexte, les luminophores, des matériaux isolants dopés en terres rares ou métaux de transition qui émettent de la lumière sous excitation, sont étudiés depuis quelques années pour le suivi de la corrosion dans des pièces métalliques. Ils sont utilisés pour fonctionnaliser et suivre en temps réel l’évolution de la corrosion localisée sur une pièce. Pour ce faire, ils sont intégrés dans des pièces d’acier inoxydable en fabrication additive LPBF (Laser Powder Bed Fusion). Mais cette méthode de fabrication impose des conditions extrêmes au matériau ainsi qu’un refroidissement rapide. De ce fait, plusieurs phases peuvent cristalliser au sein d’une même particule de luminophore. Cette hétérogénéité peut avoir un impact sur la tenue de la pièce en corrosion. Afin de pallier ce problème, les traitements thermiques peuvent être une solution pour recristalliser les particules dans la matrice métallique. Objectif : L’objectif de ce stage est de réaliser des traitements thermiques sur des pièces d’acier inoxydable dopées avec des luminophores afin d’observer la recristallisation des phases cristallines existantes après fabrication en LPBF, ainsi que la cristallisation des potentielles phases amorphes et l’impact de cette cristallisation sur le comportement en corrosion. Le ou la candidate sera en charge de : Faire une étude bibliographique et définir les cycles de traitements thermiques intéressants selon le candidat luminophore Fabriquer les pièces d’acier inoxydable en LPBF Préparation métallographique des échantillons (polissage) Faire les caractérisations des échantillons avant et après traitements thermiques (MEB : Microscope Electronique à Balayage, microscope optique, DRX…) Essais des pièces en corrosion (électrochimie) Traitement des résultats

Nous recherchons un(e) étudiant(e) en école d’ingénieur ou en master, spécialisé(e) en matériaux ou mécanique. Le ou la candidate devra idéalement présenter les compétences et qualités suivantes : Intérêt marqué pour la fabrication additive métallique Capacité à travailler au sein d’une équipe pluridisciplinaire Autonome, curieux et force de proposition 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

2026-42121 - CDD 6 mois Ingénieur(e)/Chercheur(se) en Mécafluide – Neutralisation sécurisée de l'hydrogène H/F

Wed, 14 Oct 2026 14:57:26 Z

Domaine : Matériaux, physique du solide
Contrat : CDD
Description du poste :
Le projet VORTEX développe des dispositifs brevetés de neutralisation de l’hydrogène fondés sur un matériau catalytique innovant. Après validation en laboratoire, le projet entre en phase de maturation pour passer vers des démonstrateurs représentatifs et une future industrialisation. Le poste vise à concevoir et optimiser les systèmes VORTEX 🧬 : mélanges air/H₂, dilution, pertes de charge, transferts thermiques et intégration industrielle. 🎯 Au sein de ce poste, vous posséderez des missions variées telles que : - Vous participerez au dimensionnement des écoulements air/H₂, à l’optimisation de l’apport en oxygène, de la dilution et de la distribution du flux sur le catalyseur. - Vous contribuerez à la réduction des pertes de charge, aux simulations thermo-fluidiques, aux essais en laboratoire puis sur démonstrateurs, ainsi qu’à l’instrumentation et à l’analyse des données : débit, pression, température, humidité et concentration H₂ entrée/sortie. - Vous intégrerez les contraintes de sécurité H₂ et participerez aux échanges techniques avec les partenaires industriels. 👥 Vous serez également intégré(e) à une équipe pluridisciplinaire, vous contribuerez au développement des prototypes de neutralisation et d’allumage catalytique de l’hydrogène

PARLONS DE VOUS ! 🎓 Vous disposez d'une formation ingénieur(e) : master ou doctorat en mécanique des fluides, génie des procédés, énergétique, thermique ou domaine proche. 🧫 L'offre requiert également des compétences en écoulements gazeux, mélange gaz/gaz, pertes de charge et transferts thermiques. 🔥 Une expérience en simulation CFD ou thermo-fluidique serait appréciée, ainsi que des connaissances en hydrogène, ventilation industrielle, combustion ou sécurité des atmosphères inflammables. 🤝 Enfin, des savoirs êtres telles que la rigueur, l'esprit d’équipe ou encore un intérêt pour l’innovation et la transition énergétique sont attendus. « 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

2026-42022 - Stage - De la probabilité à la possibilité pour l'apprentissage neurosymbolique avec les LTNs-Saclay-H/F

Wed, 14 Oct 2026 14:41:42 Z

Domaine : Systèmes d'information
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 : Les méthodes symboliques en IA permettent d’exprimer des règles logiques interprétables par l’humain et de contraindre le comportement d’un système. À l’inverse, les réseaux de neurones généralisent à partir de données, mais leur fonctionnement en « boîte noire » complique la vérification du respect de contraintes prédéfinies. Le Logic Tensor Network (LTN) combine réseaux de neurones et contraintes logiques dans un même processus d’apprentissage. Les réseaux représentent des prédicats logiques dont les sorties sont interprétées comme des degrés de vérité floue. La satisfaction des formules logiques peut être intégrée à la fonction de perte afin de guider l’apprentissage, notamment pour la détection d’anomalies. Cependant, les sorties des réseaux sont généralement interprétées comme des probabilités en classification, tandis qu’elles représentent des degrés de vérité dans un LTN. Malgré leur intervalle commun entre 0 et 1, ces valeurs ont des sémantiques différentes. La théorie des possibilités offre un autre cadre de représentation de l’incertitude, lié aux probabilités et à la logique floue. Ce stage étudiera l’hypothèse selon laquelle une représentation possibiliste pourrait mieux adapter les sorties neuronales à leur utilisation comme degrés de vérité, sans supposer une équivalence sémantique entre ces notions. Qu'attendons-nous de vous? Le travail consistera à réaliser un état de l’art des transformations probabilistes vers possibilistes, puis à en sélectionner et implémenter plusieurs dans un LTN. Leurs résultats seront comparés à ceux d’une approche utilisant directement les probabilités comme degrés de vérité floue. Enfin, l’étude évaluera l’impact de ces représentations sur les performances de classification et la satisfaction des contraintes logiques. # Cea-List

Profil : Nous recherchons un(e) étudiant(e) en deuxième année de Master/troisième année d’école d’ingénieur, de spécialité(s) Informatique/Mathématiques, avec : Un intérêt pour les thématiques d'intelligence artificielle À l'aise avec la théorie des probabilités et des ensembles floues ; Un intérêt pour la recherche scientifique et technologique ; De bonnes compétences en python ; Maîtrise de TensorFlow ; Un bon niveau d'anglais.
Ville : Saclay
Langue / Niveau :
Anglais : Intermédiaire
Langue / Niveau :
Français : Courant

2026-42060 - Stage M2 6 mois : Caractérisation des effets d'irradiation dans un acier pour la IVè génération H/F

Wed, 14 Oct 2026 14:40:57 Z

Domaine : Matériaux, physique du solide
Contrat : Stage
Description du poste :
Objectif du stage : L’objectif du stage sera de développer une approche de caractérisation corrélative pour étudier les effets de l’irradiation sur la microstructure et les propriétés mécaniques du matériau. Une attention particulière sera portée aux joints de grains, afin d’étudier leur influence sur la distribution des défauts d’irradiation et sur la réponse mécanique locale du matériau. Le travail s’appuiera sur plusieurs techniques complémentaires : Caractérisation microstructurale par MEB/EBSD, afin de cartographier la microstructure, les orientations cristallographiques et les joints de grains, et d’identifier des zones d’intérêt pour les caractérisations complémentaires. Cartographie des propriétés mécaniques locales par nanoindentation, avec la réalisation de cartographies de nanodureté destinées à caractériser le durcissement induit par l’irradiation et ses éventuelles variations à proximité des joints de grains. Préparation d’éprouvettes micromécaniques par FIB, notamment de micropoutres positionnées dans des zones microstructurales préalablement identifiées. Ces éprouvettes seront utilisées pour développer des essais de flexion et étudier l’influence de l’irradiation et des joints de grains sur le comportement mécanique local. Les méthodologies développées au cours du stage constitueront une base expérimentale pour une future thèse consacrée à l’étude des effets de l’irradiation sur la microstructure et le comportement mécanique des aciers austénitiques destinés aux gaines de combustible des RNR. Environnement de travail et méthodes à mettre en œuvre : Au sein du Service d'Études des Matériaux Irradiés (SEMI), vous intégrerez le Laboratoire de Microscopie et d'Études de l'Endommagement (LM2E), dédié à la caractérisation et à l'étude de l'évolution de la microstructure des matériaux soumis à irradiation, en lien avec leur propriétés mécaniques. Le laboratoire étudie ainsi les mécanismes de fragilisation, notamment la corrosion, afin d’optimiser les modèles prédictifs de comportement des matériaux en réacteur. Les analyses réalisées couvrent des échelles allant du millimètre à l’échelle atomique, à l'aide de différents microscopes de dernière génération et le développement d’outils de traitement de données.

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
Langue / Niveau :
Français : Courant
Langue / Niveau :
Anglais : Intermédiaire

2026-42032 - Stage Quantification d'un World Model de type JEPA pour une inférence embarquée-Saclay-H/F

Wed, 14 Oct 2026 13:58:23 Z

Domaine : Sciences pour l'ingénieur
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 : Les World Models sont des modèles d’IA qui ouvrent la voie à une nouvelle génération de systèmes autonomes. Ils ont la capacité essentielle de prendre en compte l’impact des actions sur l’environnement permettant ainsi de simuler un grand nombre de séquences d’actions et d’états futurs possibles pour prendre les meilleures décisions. Cependant, les modèles générant des environnements 2D/3D très réalistes nécessitent de vastes bases d’apprentissage, sont trop complexes pour être embarqués sur des systèmes temps réel et restent très sensibles aux bruits des capteurs, ce qui limite leur transfert de la simulation au monde réel. Récemment, les World Models de type JEPA permettent de prédire les caractéristiques essentielles des états futurs à partir d’un espace latent compact, sans avoir à reconstruire les pixels bruts. Ces modèles ont démontré des capacités d’apprentissage, une tolérance au bruit et une vitesse d’inférence remarquables, ce qui en fait de sérieux candidats pour l’autonomie robotique. Qu'attendons-nous de vous ? - Prendre en main LeWorldModel[1] dans ses phases d’inférence et d’apprentissage Identifier les verrous et contraintes pour son embarquabilité Valider ses performances sur un ensemble de datasets représentatifs (ex. en utilisant l’environnement stable-WM[2]) Effectuer son profiling statique et dynamique - Identifier et analyser les mécanismes de compression, en particulier la quantification, pouvant s’appliquer à ce modèle en s’appuyant sur les techniques de l’état de l’art et celles déjà mises en œuvre au sein du laboratoire - Développer un modèle permettant d’estimer l’impact de la quantification de certaines parties du réseau sur les performances applicatives et sur l’embarquabilité du modèle. - Le candidat pourra également être amené à valider ses résultats par une exécution réelle sur une des cartes GPU embarquée basse consommation disponible au sein du laboratoire (exemple : Nvidia Jetson Orin). Pour mener à bien ces missions, le stagiaire pourra s’appuyer sur les connaissances de l’équipe concernant les techniques de quantification ainsi que sur le framework de deep learning, développé au LIAE, pour le profiling, la compression et l’export sur cible matérielle (Aidge[3]). [1] https://le-wm.github.io/ [2] https://github.com/galilai-group/stable-worldmodel [3] https://eclipse.dev/aidge/ #Cea-List

Profil : Fin d’étude ingénieur ou master 2 Compétences : Python et C++ (obligatoire), Connaissances en deep learning (obligatoire) et en développement sur système embarqué (souhaité)
Ville : Saclay

2026-42059 - Stage M2 6 mois : Modélisation du gonflement des aciers austénitiques irradiés par machine learning H/F

Wed, 14 Oct 2026 13:15:54 Z

Domaine : Matériaux, physique du solide
Contrat : Stage
Description du poste :
Objectif du stage : L'objectif principal du stage sera de poursuivre et d'étendre cette approche afin de prédire, en complément du gonflement, les propriétés mécaniques des aciers austénitiques irradiés et de développer une description plus robuste de leur évolution sous irradiation. Une première étape consistera à enrichir la base de données existante avec des résultats de caractérisation mécanique disponibles dans la littérature et dans les bases expérimentales du CEA. Selon les données disponibles, différentes propriétés pourront être considérées : limite d'élasticité, résistance maximale, allongement à rupture, dureté, etc. À partir de cette base expérimentale enrichie, différentes stratégies de machine learning seront développées, avec notamment l’exploration d’une approche de Physics-Guided Machine Learning (PGML) visant à intégrer les connaissances disponibles sur le comportement des matériaux sous irradiation. Le modèle pourra s’appuyer sur des lois décrivant la dépendance du gonflement et des propriétés mécaniques à la dose et à la température, afin d’identifier des paramètres interprétables tels que la dose d’incubation, la vitesse de gonflement ou l’amplitude du durcissement. L’utilisation de Physics-Informed Neural Networks (PINN), une approche particulière du PGML dans laquelle des contraintes physiques sont directement introduites dans l’apprentissage du réseau, pourra également être étudiée. Environnement de travail et méthodes à mettre en œuvre : Au sein du Service d'Études des Matériaux Irradiés (SEMI), vous intégrerez le Laboratoire de Microscopie et d'Études de l'Endommagement (LM2E), dédié à la caractérisation et à l'étude de l'évolution de la microstructure des matériaux soumis à irradiation, en lien avec leur propriétés mécaniques. Le laboratoire étudie ainsi les mécanismes de fragilisation, notamment la corrosion, afin d’optimiser les modèles prédictifs de comportement des matériaux en réacteur. Les analyses réalisées couvrent des échelles allant du millimètre à l’échelle atomique, à l'aide de différents microscopes de dernière génération et le développement d’outils de traitement de données.

Stage de niveau Master 2 ou dernière année d’école d’ingénieur, destiné à un(e) étudiant(e) ayant un intérêt pour la science des matériaux, la métallurgie physique et la caractérisation expérimentale. Des connaissances en microscopie électronique, cristallographie, comportement mécanique des matériaux ou effets d’irradiation seront appréciées. Le stage comportera une part importante de travail expérimental, de traitement et d’analyse de données, avec un intérêt particulier pour la mise en relation de résultats issus de différentes techniques de caractérisation. 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
Langue / Niveau :
Français : Courant
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

2026-41968 - Stage 6 mois : "Décrypter les phénomènes de mise en ordre à courte distance à l'échelle atomique" H/F

Wed, 14 Oct 2026 12:17:05 Z

Domaine : Matériaux, physique du solide
Contrat : Stage
Description du poste :
Dans le domaine du nucléaire, l’alliage 690 (Ni-Cr-Fe) est employé dans certains des composants des réacteurs à eau pressurisée (REP). Cependant, une exposition prolongée à 330°C est susceptible d'induire de lentes modifications de la microstructure du 690, susceptibles de le fragiliser. Dans des alliages modèles du système Ni-Cr, on observe notamment la formation d’une phase ordonnée à longue distance de stœchiométrie Ni₂Cr dans une solution solide désordonnée Ni-Cr. Les mécanismes qui conduisent à cette transformation de phase sont complexes et restent donc encore à éclaircir. La caractérisation des phénomènes d’ordre à courte distance est une piste à explorer. En effet, au sein d'une solution désordonnée, la configuration des atomes peut présenter des préférences. Cet ordre à courte distance demeure toutefois difficile à caractériser, ce qui explique qu'il soit encore peu étudié. L’objectif de ce stage est d’étudier l’ordre à courte distance dans des solutions solides modèles du système Ni-Cr-Fe, à partir de données obtenues par sonde atomique tomographique (SAT). Cette technique permet une reconstruction à l’échelle atomique d’un échantillon en trois dimensions et ainsi d’identifier la position et la nature chimique des atomes le composant. À partir de ces données, le stagiaire développera des outils numériques permettant de calculer et caractériser l’ordre à courte distance à partir de données issues de la SAT. Une attention particulière sera portée à l’influence des paramètres du calcul, notamment le nombre de premiers voisins pris en compte, afin de déterminer leur impact sur la mesure de l’ordre local. La méthode développée pourra être appliquée à des volumes de SAT obtenus sur d’autres systèmes, notamment sur des matériaux industriels. Les tâches suivantes sont prévues au cours du stage : Bibliographie Préparation des échantillons : élaboration de pointes pour la SAT à l’aide d’un faisceau d’ions focalisé (FIB). Caractérisation expérimentale : acquisition des données atomiques par SAT Analyse des données : reconstruction 3D des échantillons Traitement numérique : calcul du paramètre d’ordre à courte distance à partir des positions et des espèces chimiques des atomes. Optimisation et interprétation : étude de l’influence des paramètres d’analyse Ouverture : application de la méthode à d’autres systèmes métalliques et à d’autres données SAT déjà acquises. Ce stage permettra de découvrir à la fois la caractérisation expérimentale des matériaux à l’échelle atomique et l’analyse numérique des données associée. Il offre l’occasion de travailler sur une problématique porteuse en métallurgie, à l’interface entre science des matériaux, physique statistique des alliages et traitement de données. Elle permettra également d’interagir avec une équipe de théoriciens du même département qui simulent à partir de l’échelle atomique les cinétiques de mise en ordre.

Profil : ingénieur(e) en fin d’étude ou étudiant(e) de M2 cherchant un stage de fin de Master. Compétences : curiosité, rigueur, capable de problématiser et résoudre des problèmes complexes, capacité de travail en autonomie et affinité pour le traitement de données avec Python. Moyens expérimentaux : sonde ionique focalisée ; sonde atomique tomographique. Programmation/traitement de données : Python. De votre côté, vous cherchez une entreprise : Qui développe vos compétences et construit votre parcours professionnel Qui donne une possibilité d'être en télétravail Qui prône la mixité et la diversité Qui est acteur majeur de la recherche dans le nucléaire Le CEA est un acteur engagé dans l’accueil, l’insertion et le maintien dans l’emploi des salariés en situation de handicap. Ainsi, si vous le souhaitez, vous pouvez également joindre tous documents justifiants de votre situation de handicap (RQTH, carte mobilité inclusion, pension d’invalidité, etc).
Ville : Gif-sur-Yvettte
Langue / Niveau :
Français : Intermédiaire
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

2026-41748 - Stochastic nEutron Noise Techniques for onlINE surveiLLance - SENTINELLE H/F

Tue, 13 Oct 2026 22:13:31 Z

Domaine : Neutronique et physique des réacteurs
Contrat : Post-doctorat
Description du poste :
SENTINELLE vise à démontrer en 24 mois la faisabilité d’un dispositif intégré « détecteur + algorithme » estimant en ligne le facteur de multiplication M (ou le keff qui est également une métrique de la réactivité) d’un système nucléaire. L’approche repose sur trois piliers : (i) la qualification puis l’adaptation de détecteurs gazeux Micromegas développés au CEA, avec la réalisation de trois prototypes — deux exemplaires jumeaux destinés à des mesures simultanées de bruit en deux positions pour les systèmes étendus et découplés, et un troisième dédié aux tests d’adaptation ; (ii) le développement d’un solveur déterministe sur GPU des équations des moments (moyenne et corrélations) de la population neutronique, calculant rapidement les observables de bruit (Feynman-α, Rossi-α, multiplicités locales) ; (iii) des approches inverses fondées sur des métamodèles entraînés sur ce solveur. En cas de succès, SENTINELLE ouvrira la voie à un « réactivité-mètre » générique au service de la sûreté nucléaire (chargement des réacteurs, sûreté-criticité des installations du cycle), de la gestion de crise et du risque NRBC, en fédérant trois directions opérationnelles du CEA (DRF, DES, DAM) et deux partenaires externes (ASNR, École des Ponts). Dans ce contexte, le CEA a décidé de recruter un post-doc de deux ans concernant spécifiquement le développement et la validation d’un solveur numérique pour la résolution des équations du bruit neutronique. Il s’agit tout d’abord d’implémenter un solveur déterministe des équations des moments de la population neutronique, en approche pixelisée sur GPU, permettant de calculer rapidement les observables classiques du bruit (courbes Feynman-α et Rossi-α) ainsi que des cartographies de coefficients de multiplication locaux. Dans le cadre de SENTINELLE, le solveur sera ensuite exploité par balayage de configurations pour constituer la base d'apprentissage d’un outil permettant d’inférer le facteur de multiplication M en temps réel. Si les performances des détecteur Micromegas sont au rendez-vous, le solveur déterministe sera validé sur la base de données expérimentales issues du projet SENTINELLE (obtenues par un autre post-doc travaillant sur le volet de SENTINELLE concernant l’amélioration des détecteurs Micromegas) ; en cas contraire, des données réacteur « synthétiques », simulées par méthodes de Monte-Carlo corrélées, se substitueront aux mesures expérimentales pour alimenter l'inférence et préserver la preuve de concept « détecteur + algorithme » qui est l’objectif central du projet SENTINELLE.

Compétences en développement de codes de simulation, notamment GPU et méthodes HPC
Ville : Gif-sur-Yvette

2026-41747 - Amélioration de la fiabilité des méthodes Monte-Carlo pour l'analyse de sensibilité H/F

Tue, 13 Oct 2026 22:13:31 Z

Domaine : Neutronique et physique des réacteurs
Contrat : Stage
Description du poste :
Grâce aux récentes avancées remarquables dans la théorie des méthodes de Monte Carlo, il est désormais possible d’estimer les comptages pondérés par l’adjoint sans recourir à des approximations dans le cadre des calculs de valeurs propres. Cela a permis de calculer des observables d’intérêt pour la conception des réacteurs, telles que les sensibilités à des paramètres clés (la variation du facteur de multiplication due à des changements dans les valeurs des propriétés physiques et/ou des dimensions géométriques). Tous les principaux codes de Monte Carlo de production ont adopté ces stratégies de calcul. Certaines questions clés restent néanmoins en suspens. La convergence statistique de ces estimateurs dépend, d’une part, du comportement spécifique de l’itération de puissance sous-jacente (qui doit converger vers le mode propre direct fondamental) et, d’autre part, de celui de la méthode itérative des probabilités de fission (qui doit converger vers le mode propre adjoint pondérant chaque comptage) : ce mécanisme couplé rend l’analyse de la convergence globale de cette classe d’algorithmes particulièrement difficile. Dans ce contexte, l'étudiant analysera les algorithmes existants pour l'analyse de sensibilité (tant vis-à-vis des données nucléaires que des paramètres géométriques), étudiera leurs propriétés de convergence et proposera de nouvelles stratégies pour améliorer la convergence lorsque cela s'avère nécessaire. Ces travaux seront menés dans le cadre d'une mini-application Monte Carlo simplifiée qui permettra un développement et des tests agiles : les stratégies les plus performantes seront ensuite retenues en vue d'une intégration future dans TRIPOLI-5. Des comparaisons avec d’autres codes Monte Carlo seront également effectuées, à des fins de validation numérique inter-codes.

Compétences en développement de code (C++ / Python) et goût prononcé pour la simulation numérique
Ville : Gif-sur-Yvette

2026-41746 - Vérification et validation du transport des photons pour le code Monte-Carlo TRIPOLI-5 H/F

Tue, 13 Oct 2026 22:13:31 Z

Domaine : Neutronique et physique des réacteurs
Contrat : Stage
Description du poste :
Une exigence fondamentale pour tout outil de simulation numérique est de s'assurer que le code est capable de reproduire fidèlement les résultats de référence (lorsqu'ils sont disponibles) et, plus généralement, de fournir des résultats en bon accord avec les données expérimentales et/ou d'autres codes de simulation du même type ou d'autres types. Cette démarche est connue sous le nom de vérification et de validation (V&V). Pour TRIPOLI-5, une campagne approfondie de V&V a récemment été menée sur des problèmes de transport neutronique destinés à des applications en physique des réacteurs : dans le cadre de ce travail, l’étudiant appliquera une approche similaire à la physique des photons, qui est cruciale pour le dépôt d’énergie et le blindage contre les rayonnements liés au fonctionnement des réacteurs. L’objectif de ce stage est de développer de nouveaux modèles numériques (et/ou d’affiner les modèles existants) pour une série de configurations de réacteurs d’intérêt et de réaliser pour chacune d’elles une série de simulations Monte-Carlo portant sur le transport des photons et le transport couplé neutrons/photons. Les résultats obtenus concernant les flux et les taux de réaction seront comparés à ceux d’autres codes Monte Carlo, tels qu’OpenMC (développé principalement au MIT et au Laboratoire national d’Argonne, aux États-Unis) et MVP (développé à la JAEA, au Japon). De plus, l’étudiant explorera des configurations simplifiées à milieu infini et à matériau unique afin d’étudier les sections efficaces et les distributions énergie-angle pour des nucléides et des canaux de réaction spécifiques, contribuant ainsi davantage à la vérification du code.

Goût prononcé pour la simulation numérique et pour la physique des réacteurs
Ville : Gif-sur-Yvette

2026-41745 - Modélisation de la pile ZOE par simulation Monte-Carlo H/F

Tue, 13 Oct 2026 22:13:30 Z

Domaine : Neutronique et physique des réacteurs
Contrat : Stage
Description du poste :
La pile ZOE (pour Zéro-puissance, Oxyde, Eau lourde) fut le premier réacteur français, dont la divergence le 15 décembre 1948 fut le point culminant d’une époque héroïque pour les équipes du CEA, né officiellement trois ans auparavant. Dans sa conception initiale, ZOE exploitait de l’uranium sous la forme d’oxyde, avec un modérateur d’eau lourde et un réflecteur de graphite. Quatre-vingts ans plus tard, nous nous proposons de célébrer cette réalisation technologique historique en construisant un « jumeau numérique » à haute fidélité de ZOE grâce au code Monte-Carlo TRIPOLI-5. L’étudiant réalisera un modèle numérique décrivant le plus fidèlement possible la géométrie et les compositions matérielle de la pile ZOE, à l’aide de la documentation historique (plans du réacteur, schémas et rapports). Ensuite, une série de simulations obtenues à partir du modèle numérique du réacteur permettront de comparer les résultats des simulations neutroniques modernes aux points de mesure expérimentaux de l’époque : réactivité du cœur en fonction du niveau d’eau lourde dans le réacteur, poids des barres de contrôle, etc. Si le temps le permet, il sera intéressant de comparer les caractéristiques neutroniques de ZOE par rapport à d’autres piles construites au Canada et au Royaume Uni à la même époque sur la base de technologies similaires. Ce travail contribuera à alimenter la base de cas-test du dossier de validation du code TRIPOLI-5.

Goût prononcé pour la simulation numérique et la phsyque des réacteurs
Ville : Gif-sur-Yvette

2026-41449 - Ingénieur.e Sécurité d'Installation INB - Fontenay-Aux-Roses H/F

Tue, 13 Oct 2026 22:13:29 Z

Domaine : Sécurité du travail et des biens -Radioprotection
Contrat : CDI
Description du poste :
Au sein du Service d'Exploitation des Installations en Démantèlement de Fontenay-Aux-Roses, sous l’autorité du chef de service et en qualité de conseil aux Chefs d’Installation, vous réaliserez les missions d’Ingénieur Sécurité d’Installation sur les aspects prévention, formation, assistance, information, surveillance et contrôle. Dans ce cadre, vous aurez principalement les missions suivantes : - Mettre à jour les documents réglementaires de l’installation, - Réaliser les analyses de risques (radiologique, chimique, électrique, amiante, ….) au travers des Plans de Prévention, - Contribuer à l’élaboration du Programme Annuel de Prévention, - Participer à la rédaction des dossiers de sécurité, - Relire et valider des documents (fiches de sûreté, modes opératoires entreprises extérieures…), - Participer à la gestion des inhibitions et la rédaction de permis de feu, - Suivre les interventions d’entreprises extérieures, - Réaliser régulièrement des visites de terrain sur les chantiers, - Rédiger les consignes et l’affichage de sécurité, - Assurer le suivi des formations relatives à la sécurité, - Participer à la réalisation des exercices de sécurité, - Rédiger et suivre les Fiches Professionnelles Nominatives, - Réaliser des visites sécurité périodiques avec le Chef d'INB, - Analyser les accidents et presqu’accidents, - Accueillir les nouveaux arrivants, - Participer à l’analyse environnementale et à la gestion des déchets, - Préparer et participer aux inspections et audits. En tant qu'ingénieur Sécurité du Service, vous contribuerez à l’homogénéisation des bonnes pratiques entre les différentes installations du service par le biais de rédactions documentaires, d’actions de terrain et de participations aux réunions périodiques. La connaissance de la réglementation amiante et des matières nucléaires est un plus.

PARLONS DE VOUS ! Formation : Diplôme d’ingénieur généraliste ou Ingénieur HSE Expérience professionnelle : 6 à 10 ans d’expérience dans un environnement industriel, idéalement dans les domaines de l’Hygiène, de la Sécurité et de l’Environnement (HSE). Les compétences requises : Gestion des risques conventionnels associés à l'activité nucléaire et des principales techniques pour les maitriser Maitrise de la réglementation HSE Démantèlement 🤝 Bon relationnel et aisance dans les échanges avec différents interlocuteurs 💡Capacité à gérer les imprévus 🎯 Sens des responsabilités 🚀 Goût du terrain et aisance dans les environnements opérationnels « 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 : Fontenay-Aux-Roses
Langue / Niveau :
Anglais : Intermédiaire

2026-41294 - CDI - Technicien.ne projeteur en conception mécanique H/F

Tue, 13 Oct 2026 22:13:28 Z

Domaine : Mécanique et thermique
Contrat : CDI
Description du poste :
Découvrez un poste où technicité et esprit d’équipe sont au rendez-vous : Vous serez chargé.e de retranscrire les spécifications techniques d’un équipement en un modèle 3D et un ensemble de plans, d'ensemble et de détails, qui permettront ensuite la réalisation de cet équipement. Pour cela, vous pourrez avoir comme interlocuteurs un ingénieur chargé d’affaires du BCCR ou d’une autre unité. Vous serez amené.e à collaborer à l’établissement de ces spécifications techniques, ou à les faire évoluer. Vous pourrez proposer les solutions techniques qui répondront au besoin. Vous serez amené.e à suivre le travail d’un fournisseur, dans le cadre d’une prestation d’étude ou de réalisation d’un équipement. Le travail de projeteur CAO peut également s'étendre à la contribution au dimensionnement, à la rédaction de spécifications fonctionnelles, aux applications de méthodes de BE, et à la contribution d'amélioration dans le processus de conception, en lien avec les ingénieurs chargé d'affaires. Vous intégrerez notre équipe dynamique avec une facilité des échanges techniques. L'équipe possède des experts en conception ayant des compétences solides dans les domaines techniques 🏆

PARLONS DE VOUS ! Vous êtes titulaire d’un Bac+2 en conception mécanique ou dessin industriel, et disposait de 3 à 5 ans d’expérience. Vous connaissez bien la conception de systèmes mécaniques. Vous êtes à l’aise avec CATIA V5. 🤝 Au-delà de vos compétences techniques, nous recherchons une personne curieuse, capable de travailler en équipe et de collabore avec les différents interlocuteurs du projet. Et bien sûr...votre sens du détail, votre esprit d’analyse et votre réactivité seront de véritables atouts pour réussir dans ce poste ! Si vous aimez les environnements techniques stimulants, les projets concrets et la recherche de solutions innovantes, ce poste est fait pour vous ! 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

2026-41040 - Chargé de contrats Courants Faibles (CFA) H/F

Tue, 13 Oct 2026 22:13:27 Z

Domaine : Moyens généraux et installations
Contrat : CDI
Description du poste :
Vous cherchez un défi technique stimulant au cœur d’enjeux de sécurité majeurs ? Rejoignez le Groupe Électricité et Systèmes de Sécurité (GE2S) ! Le Service Logistique Exploitation Maintenance (SLEM) recrute son/sa futur(e) Chargé(e) de contrats maintenance en Courants Faibles (CFA) en CDI à temps plein, basé sur le site d'excellence de Saclay. La maintenance de nos installations ne connaît pas la routine. Vous interviendrez sur un parc d'équipements variés (détection incendie, inondation, gaz, intrusion, sonorisation) au sein d'un site stratégique et de ses annexes. Vous piloterez la performance de nos installations sur des environnements hautement réglementés et passionnants : • Installations Nucléaires de Base (INB). • Installations Classées pour la Protection de l’Environnement (ICPE). • Établissements Recevant du Public (ERP). • Laboratoires de recherche en physique (énergies, sciences de la matière), santé et sciences du vivant, climat et environnement, comportant des salles blanches et des process de pointe. Compte tenu de la criticité de ces équipements, votre rigueur et votre sens des priorités seront la clé pour garantir une disponibilité maximale des systèmes. Rattaché(e) au groupe GE2S, vos responsabilités s'articulent autour de trois axes majeurs : • Pilotage contractuel : Vous gérez en binôme le contrat pluriannuel de maintenance. Vous assurez le suivi des prestations de maintenance, veillez au respect des exigences contractuelles et réglementaires (ERP, INB) et garantissez la continuité du pilotage du contrat. • Interface projets et travaux neufs : Vous assurez l’interface avec les projets de travaux neufs pour la prise en charge en maintenance des nouvelles installations, en amont et en aval de la phase projet. • Modernisation : Vous pilotez les opérations de jouvence structurantes sur le périmètre technique de l’incendie et de la sonorisation (évolution des architectures, migration et optimisation des systèmes des bâtiments).

Votre profil : Titulaire d’un diplôme BAC + 5 (Ingénieur généraliste ou Master 2) avec une option dans les domaines de l’Energie et électricité ou spécialité en Energie / Transition Energétique /génie électrique. Vous avez une première expérience en ingénierie de maintenance, pilotage de projets, pilotage de travaux dans le domaine CFA. Vous possédez de bonnes connaissances en courants faibles (CFA) et une expérience dans la gestion des systèmes de sécurité (incendie, intrusion, etc.). Organisé(e) et rigoureux(se), vous savez manager un contrat de maintenance et piloter des prestataires externes. « Intégrer le CEA c’est : Évoluer dans un cadre de recherche, de développement et d’innovation possédant une culture, un patrimoine et des installations uniques avec un esprit de responsabilité et de durabilité. Une politique RH où la diversité et l’inclusion sont prépondérantes. Des perspectives de carrière permises par plus de 60 familles de métiers et par une implantation nationale (9 sites en France). L’accès à un éventail de formations pour un parcours professionnel riche et varié. Un équilibre vie privée-vie professionnelle permis notamment grâce à 52 jours de congés /RTT, un accès à des bus gratuits et/ou à la prise en charge de 75% des frais de transport. » Notre annonce correspond à vos recherches ? Postulez directement sur notre lien. A bientôt #LI-CW1
Ville : Saclay

2026-39731 - Stagiaire chimie des matériaux

Tue, 13 Oct 2026 22:13:23 Z

Domaine : Chimie
Contrat : Stage
Description du poste :
Contexte Vecteur énergétique clé pour la décarbonation du secteur énergétique, l’hydrogène constitue une alternative prometteuse aux batteries grâce à sa forte densité énergétique, son faible impact environnemental et l’absence de matériaux critiques dans certaines de ses applications. Cependant, sa forte inflammabilité, les risques associés à sa manipulation en milieu confiné, ainsi que les risques environnementaux indirects liés à des fuites d’hydrogène dans l’atmosphère nécessitent le développement de dispositifs de sécurité et de neutralisation avancés. Au sein de la Direction des Énergies (DES) du CEA, V⌀RTEX est une startup deep-tech en maturation issue du CEA, actuellement en cours de développement en vue d’une création en tant que spin-off. Cette initiative s’inscrit dans une démarche de valorisation technologique visant à transférer vers l’industrie des innovations issues de la recherche. V⌀RTEX développe des solutions innovantes combinant chimie réactive, catalyse et ingénierie de surface pour la gestion et la neutralisation sécurisée des gaz dangereux, en particulier l’hydrogène. Dans ce contexte ces solutions sont capables de neutraliser l’hydrogène sans flamme grâce à un processus de combustion catalytique contrôlée. La réaction génère de la chaleur exploitée à la fois pour la neutralisation du gaz et pour sa détection, ouvrant la voie à des dispositifs de sécurité compacts, autonomes et robustes. La technologie V⌀RTEX repose sur un couplage innovant entre catalyseur et oxydes réducteurs permettant une conversion très efficace de l’hydrogène en eau. En plus d’être compacte, elle permet un fonctionnement à basse température et à faible concentration d’hydrogène tout en utilisant des quantités très faibles de métaux précieux. Objectif du stage L’objectif du stage sera d’explorer de nouvelles voies physico‑chimiques de la solution V⌀RTEX afin : · D’améliorer les performances catalytiques · D’augmenter la durabilité des matériaux · D’étendre l’utilisation de la technologie à de nouvelles applications L’optimisation de la composition chimique, de la mise en forme et du contrôle de la structure physico‑chimique des matériaux constitue un levier clé pour améliorer les performances et la durabilité du système.

Profil recherché · Étudiant(e) en Master 2 ou dernière année d’école d’ingénieur (chimie, physico‑chimie, catalyse, matériaux) · Bonnes connaissances en catalyse hétérogène et chimie inorganique et synthèse de matériaux. · Goût pour l’expérimentation et la recherche · Rigueur scientifique, autonomie et esprit d’équipe · Capacité à évoluer dans un environnement dynamique et multidisciplinaire Missions · Synthétiser de nouvelles formulations catalytiques basées sur différents couples oxydes / catalyseurs · Développer des méthodes de mise en forme adaptées afin d’optimiser l’accessibilité et la réactivité des matériaux · Caractériser les performances catalytiques en termes de conversion de l’hydrogène · Évaluer la robustesse et la durabilité des systèmes dans des conditions défavorables (humidité élevée, basses températures, faibles concentrations d’oxydant) · Participer à l’analyse et à l’interprétation des résultats expérimentaux Le stagiaire évoluera au sein d’une équipe pluridisciplinaire (chimie, matériaux, énergétique) et pourra contribuer à d’autres problématiques scientifiques du projet selon son profil.
Ville : Gif-sur-Yvette
Langue / Niveau :
Anglais : Intermédiaire