Informations générales
Entité de rattachement
Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.
Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.
Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.
Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :
• La conscience des responsabilités
• La coopération
• La curiosité
Référence
2026-42376
Description de la Direction
Le DM2S développe des outils de simulation pour la conception et l'évaluation de systèmes dans les disciplines de base du nucléaire, i.e. thermohydraulique, thermomécanique et neutronique, toutes filières confondues. Il s'appuie pour cela sur des essais et des plateformes logicielles, développées en interne ou en partenariat. Il les met en œuvre dans le cadre d'études, notamment dans les domaines de la physique des réacteurs, de la tenue mécanique et de l'intégrité des structures des installations nucléaires sous sollicitations et de la conception de systèmes de nouvelle génération.
Description de l'unité
Au sein du DM2S (Département de Modélisation des Systèmes et Structures), SGLS (Service de Génie Logiciel pour la Simulation), le LIAD (Laboratoire d'Intelligence Artificielle et de science des Données) réalise et maintient une plateforme générique, pérenne et open source pour fournir aux physiciens des méthodes et outils leur permettant d'améliorer leurs modèles, d'optimiser leurs conceptions et de traiter les incertitudes de leurs études : la plateforme URANIE.
URANIE permet, dans l'approche VVQI (Validation, Vérification et Quantification d'Incertitude), de créer des plans d'expériences adaptés aux besoins d'une analyse de sensibilité, d'un problème d'optimisation ou de la génération d'une base d'apprentissage ou de test pour un modèle de substitution. Une fois la stratégie choisie, URANIE permet de piloter le lancement des codes ou fonctions de manière séquentielle ou avec différentes approches de parallélisation.
Avec cette plateforme et les outils open source d'intelligence artificielle (TensorFlow, PyTorch, Scikit Learn...), le LIAD vient en soutien d'un grand nombre d'unités du CEA et de ses partenaires, dans des domaines commes la mécanique des fluides, la neutronique, la mécanique, les matériaux, la chimie, la technico-économique... Les membres du LIAD peuvent aussi compter sur la synergie du SGLS pour mettre à profit d'autres compétences (architecture logicielle, techniques HPC, conception assistée par ordinateur) pour aider au mieux ses utilisateurs.
Description du poste
Domaine
Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat
CDI
Intitulé de l'offre
CDI Ingénieur⋅e-chercheur⋅e⋅ en Quantification d'Incertitudes H/F
Statut du poste
Cadre
Description de l'offre
Au sein du LIAD (Le Laboratoire d'Intelligence Artificielle et de science des Données), vous évoluez dans une équipe spécialisée dans le traitement des incertitudes en simulation numérique. Cette équipe développe des méthodes répondant aux besoins du CEA sur cette thématique et assure parallèlement leur implémentation dans la plateforme logicielle URANIE qui met à disposition les nouvelles fonctionnalités aux utilisateurs métiers.
Vous contribuez au renforcement de ces activités, particulièrement pour le soutien au cycle de vie du combustible et pour le développement des réacteurs de quatrième génération, au travers des missions suivantes :
- La résolution de problèmes relatifs à la quantification des incertitudes dans les simulations numériques de systèmes physiques complexes. Vous vous appuierez sur la génération de plans d’expériences, le traitement et la visualisation des données, la construction de modèles prédictifs de régression et/ou de classification (processus gaussiens, réseaux de neurones, Support Vector Machine), la mise en œuvre des techniques bayésiennes, le calcul de quantiles et de probabilités faibles pour garantir des marges de sûreté;
- L’implémentation des nouvelles méthodes et fonctionnalités au sein de la plateforme URANIE afin de permettre leur utilisation au sein du STMF, mais aussi plus largement dans les autres services et départements du CEA ;
- L’adaptation des méthodes classiques à la complexification des analyses (fléau de la dimension, diversité de la nature des données non-scalaires, couplage de systèmes, changement d’échelle…) ;
- La participation à la montée en compétence du LIAD sur les techniques d’apprentissage machine (machine learning) pour la modélisation des phénomènes physiques aux différentes échelles de simulation ;
- La valorisation des travaux via la rédaction de notes techniques, l’écriture de publications dans des journaux consacrés aux incertitudes, et la participation à des conférences nationales et internationales.
Profil du candidat
PARLONS DE VOUS !
Vous disposez d’un Bac+5 à Bac+8 en probabilités, statistiques, mathématiques appliquées, idéalement avec une première expérience professionnelle de 1 à 2 ans.
Une expérience de travail dans le domaine de l’énergie est un plus.
Vous possédez de solides compétences en :
- C++
- Python
- ROOT
- Les OS Linux (et Windows)
- La plateforme Uranie
- Les plateformes de ML
Nous recherchons une personne rigoureuse, curieuse et qui saura aussi faire preuve d’autonomie.
Votre esprit d’équipe sera aussi essentiel pour collaborer avec des interlocuteurs aux profils variés.
Fluency in English required.
Une bonne capacité d’adaptation, ainsi qu’une volonté d’apprendre et de développer continuellement ses compétences, seront également appréciées.
« 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 »
Localisation du poste
Site
Saclay
Localisation du poste
France, Ile-de-France, Essonne (91)
Ville
Saclay
Critères candidat
Langues
Anglais (Courant)
Formation recommandée
Bac + 8
Demandeur
Disponibilité du poste
01/02/2027
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