Informations générales
Entité de rattachement
La Direction des Applications Militaires (DAM) du CEA, au cœur des enjeux de la dissuasion nucléaire Française, cherche ses futurs talents. Organisme inclusif, le CEA est handi-accueillant : nos emplois sont ouverts à toutes et tous.
Associer les forces et les compétences de chacun pour atteindre nos objectifs est l'une de nos valeurs partagées par nos 4 600 salariés, répartis sur 5 centres.
Les 600 salariés du centre du Ripault, situé en région Centre Val de Loire, se mobilisent pour concevoir, développer et fabriquer des matériaux innovants pour les composants non nucléaires des armes de la dissuasion. Ils contribuent également au soutien technique des autorités dans la lutte contre la prolifération nucléaire et le terrorisme et participe à la transition énergétique à travers les programmes du CEA sur les énergies bas-carbones.
Pour être pleinement opérationnels, les 19 laboratoires du Ripault sont soutenus par des équipes fonctionnelles spécialisées dans les domaines des Ressources Humaines, des Achats/Finances, de la Sécurité, de la Conduite de travaux, de la Logistique/Transport, de l'Informatique et de la Santé.
Venez vous investir au service de la Défense et de la Sécurité de notre pays, relever des défis scientifiques et techniques avec des moyens technologiques d'exception ! Vous contribuerez à l'excellence de la recherche et à la compétitivité de l'industrie française en construisant votre avenir dans un environnement varié et respectueux.
Référence
2025-37379-S1823
Description du poste
Domaine
Matériaux, physique du solide
Contrat
Stage
Intitulé de l'offre
Stage - Bac+5 - Développement de méthodes de machine learning pour le traitement d'images - H/F
Sujet de stage
Les matériaux composites à renfort carbone sont largement utilisés pour leurs propriétés thermiques et mécaniques dans des secteurs exigeants tels que l'aérospatial ou l'automobile. Cependant, pour optimiser les propriétés de ces composites et les adapter à des usages spécifiques, il est indispensable d’acquérir une connaissance approfondie de leur microstructure. Les images obtenues par microscopie électronique ou optique fournissent une vue détaillée et locale du matériau, ce qui rend leur analyse manuelle fastidieuse et chronophage. C'est dans ce cadre que les algorithmes de machine learning interviennent pour automatiser ces analyses.
Durée du contrat (en mois)
6 mois
Description de l'offre
Le stage proposé vise à développer des algorithmes de machine learning pour l'analyse d'images de microstructures de matériaux composites à renfort carbone. Les objectifs détaillés sont les suivants :
- Effectuer une revue approfondie des méthodes existantes de traitement d'image et d'application du machine learning.
- Participer à la préparation, la normalisation et à la labélisation des données.
- Développer des algorithmes capables de segmenter les différentes phases des matériaux composites (fibres, matrices, pores, interfaces). Les approches de segmentation par apprentissage profond (type CNN : Convolutionnal Neuronal Network) seront explorées.
- Extraire les caractéristiques pertinentes des images segmentées telles que l'épaisseur des couches de tissus ou le taux de fissuration.
- Évaluer la performance des algorithmes développés.
- Rédiger une documentation détaillée du fonctionnement et de l'utilisation des outils développés.
Ce stage offre une opportunité de contribuer à la compréhension de matériaux composites en utilisant des technologies de machine learning. Le ou la candidate aura l'occasion de travailler à l'intersection entre la science des matériaux, l'informatique et l'intelligence artificielle en développant des compétences précieuses pour la recherche et l'industrie.
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.
Participant à la protection nationale, une enquête administrative est réalisée pour tous les collaborateurs du CEA afin d'assurer l'intégrité et la sécurité de la nation.
Profil du candidat
Bon niveau d'anglais, connaissances en machine learning
Maîtrise de Python.
Bac+5
Localisation du poste
Site
Le Ripault
Localisation du poste
France, Centre-Val de Loire
Create candidate area
