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Postdoc Analyse de données par apprentissage automatique pour matériaux batteries H/F


Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

Le Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA) est un organisme public de recherche.

Acteur majeur de la recherche, du développement et de l'innovation, le CEA intervient dans le cadre de ses quatre missions :
. la défense et la sécurité
. l'énergie nucléaire (fission et fusion)
. la recherche technologique pour l'industrie
. la recherche fondamentale (sciences de la matière et sciences de la vie).

Avec ses 16000 salariés -techniciens, ingénieurs, chercheurs, et personnel en soutien à la recherche- le CEA participe à de nombreux projets de collaboration aux côtés de ses partenaires académiques et industriels.  

Référence

2022-24305  

Description de l'unité

Au CEA, le Liten (Laboratoire d'Innovation pour les Technologies des Energies nouvelles et les
Nanomatériaux) développe des technologies d'avenir au service de la transition énergétique.
La mission du Département de l'électricité et de l'Hydrogène pour les transports (DEHT) est d'accélérer de manière pérenne le développement des technologies de batteries et piles à combustible, tout en faisant le pont entre recherche appliquée et fondamentale. Pour cela, nous développons des outils de caractérisations et modélisation afin de répondre aux problématiques clés des matériaux de batteries, de la performance au vieillissement, en passant par la sécurité. Nous possédons de larges infrastructures au sein du département, bénéficions du cluster de calcul du CEA, sommes intimement connectés aux équipes du l'Institut de recherche interdisciplinaire de Grenoble (IRIG) de la Direction de la Recherche Fondamentale du CEA et impliqués dans le « Grenoble Battery HUB ».

Description du poste

Domaine

Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Contrat

Post-doctorat

Intitulé de l'offre

Postdoc Analyse de données par apprentissage automatique pour matériaux batteries H/F

Sujet de stage

Le contexte dynamique du « Grenoble Battery HUB » entraine une génération importante de jeux de données de très haute qualité, avec un impact sans précèdent sur les générations de batteries de demain. L'analyse de données et leur automatisation seront les forces motrices de ce projet d'envergure international.

Durée du contrat (en mois)

24

Description de l'offre

Vous voulez que vos recherches aient un véritable impact sur la transition énergétique ? Alors le CEA-Liten est le lieu idéal pour effectuer votre post doc.

Nos équipes (1 000 personnes) sont mobilisées auprès de nos partenaires industriels pour développer les solutions innovantes de demain.

Votre rôle ? donner naissance aux innovations d'après-demain.

De nos jours, les matériaux de l’énergie sont des systèmes composés de matériaux complexes, multi-couches, constitués d’une large variété de chimies ou phases, et disposent de microstructures multi-échelles qui peuvent évoluer au cours de leur vieillissement. Le développement de techniques de caractérisation reposant sur l’imagerie neutron et aux rayons X (tomographie) est essentiel pour approfondir la compréhension des dégradations de ces systèmes. Des outils d'automatisation robustes sont nécessaires pour l'analyse de la quantité importante de données provenant de ces techniques.

Vous aurez l’opportunité de travailler dans un environnement scientifique très stimulant, s’axant autour de la caractérisation de matériaux de batterie à la fois de référence et de dernière génération. En tant que post doc, vous serez directement en charge du développement et de l’optimisation d’outils d’analyse basés sur le machine learning pour des jeux de données 3D (images et plus) volumineux produites par tomographie et d’autres techniques. L’innovation et la force de proposition seront au cœur même du sujet d’étude.

Vos missions 

  • Développer et optimiser le traitement de données de taille importante à partir de logiciel de machine learning.
  • Proposer de nouvelles approches basées sur l’IA pour l’automatisation des analyses de données/images.
  • Publier vos travaux après les avoir éventuellement brevetés.
  • Etre partie intégrante du « CEA-ESRF battery HUB » et contribuer à son succès.

 

Ce que nous vous offrons

  • Au cœur des Alpes, un écosystème scientifique exceptionnel et internationalement reconnu, dans une métropole engagée dans la transition environnementale « Grenoble Capitale verte européenne 2022 »,
  • Un équilibre vie privé – vie professionnelle (50 jours off/an), un comité social et économique actif en termes de loisirs et d’activités extra-professionnelles,
  • Une rémunération selon vos diplômes et votre expérience, l’accès à une épargne abondée par le CEA,
  • Des moyens techniques de premier plan,
  • La participation à des conférences scientifiques,
    Des formations pour renforcer vos compétences ou en acquérir de nouvelles.

Profil du candidat

Vos atouts

  • Votre doctorat en informatique et traitement de l’image / morphologie mathématiques ou équivalent.
  • Compétences techniques clés : Machine learning, U-net, utilisation de logiciel de traitement d’image (ImageJ, Avizo, DragonFly), Programmation en Python, Tomographie aux rayons X (atout) ou tout autre technique de caractérisation des grands instruments
  • Soft skills : rigueur, créativité, autonomie, esprit d’équipe.

Intéressé.e ? Postulez en ligne dès maintenant, nous sommes impatients de vous rencontrer.

Localisation du poste

Site

Grenoble

Localisation du poste

France, Auvergne-Rhône-Alpes

Ville

GRENOBLE

Critères candidat

Langues

Anglais (Courant)

Formation recommandée

Thèse

Demandeur

Disponibilité du poste

02/01/2023