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Moteur de recherche d'offres d'emploi CEA

Post-doc : Développements en analyse de données et intelligence artificielle - Saclay (91) - 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

2021-16630  

Description de la Direction

Le Département de Physico-Chimie (DPC) est chargé :
• de contribuer à la compréhension des mécanismes élémentaires, des processus physico-chimiques et des phénomènes intervenant dans des lois de comportement et d'évolution des matériaux et des radionucléides au sein de leur environnement ;
• de développer la modélisation associée ;
• de développer et de mettre en oeuvre des méthodes innovantes d'analyse physique et chimique, élémentaire et isotopique en phase solide, liquide ou gazeuse ;
• d'exploiter l'INB77 et d'assurer les prestations associées à cette installation.

Description de l'unité

Au sein du DPC, le Service de la Corrosion et du Comportement des Matériaux dans leur Environnement a pour objectif l'étude des mécanismes de dégradation des matériaux dans des environnements multiples dans l'objectif de comprendre et de modéliser leur comportement.
Le LECNA conduit une R&D pour répondre aux problématiques des installations industrielles ou pour aider à la conception de nouveaux procédés ou de nouvelles installations.
Sollicité pour des recommandations de matériaux, des prescriptions d'utilisation, des prévisions de durées de vie, le LECNA appuie son expertise sur une analyse fine des mécanismes en considérant les matériaux, les applications et les environnements. Les milieux d'étude sont multiples : les acides concentrés, les milieux fondus (métaux liquides, sels fondus ou verres fondus), les milieux gazeux (air humide, gaz pollués ou mélanges complexes).
Les températures d'essais s'échelonnent de l'ambiante à 1500°C, en isotherme ou suivant des sollicitations thermiques données. En fonction des conditions environnementales, les matériaux étudiés sont des matériaux métalliques, des céramiques, des composites, des revêtements. Le LECNA possède les compétences nécessaires : à la conception et la mise en œuvre de dispositifs expérimentaux tenant compte des contraintes des milieux considérés, à la compréhension des mécanismes et la détermination de cinétiques de corrosion, au développement de modèles pour la prévision du comportement des matériaux.

Description du poste

Domaine

Matériaux, physique du solide

Contrat

Post-doctorat

Intitulé de l'offre

Post-doc : Développements en analyse de données et intelligence artificielle - Saclay (91) - H/F

Statut du poste

Cadre

Durée du contrat (en mois)

12

Description de l'offre

Les phénomènes de corrosion entrainent des coûts importants se montant à environ 3 à 4% du PIB des pays de l’OCDE. Ils sont particulièrement difficiles à modéliser compte tenu de la multiplicité des paramètres influant et de la variété des formes d'endommagements associés. En conséquence, l’étude de la corrosion s’appuie principalement sur une approche expérimentale. L’objectif du post-doc est de complémenter cette approche par l’exploitation automatique des données expérimentales via des outils d’analyse automatique (Intelligence Artificielle, Data Mining, Machine Learning), pour construire des modèles prédictifs dédiés aux problématiques de la corrosion. Après une phase nécessaire de mise en forme des données acquises au fil des années au sein du laboratoire, plusieurs challenges méthodologiques devront être adressés pour obtenir des modèles prédictifs robustes et capables de généraliser à des conditions expérimentales nouvelles : 1. L’analyse de sensibilité vis-à-vis des paramètres d’entrée doit permettre de simplifier les analyses prédictives. Etant donné le nombre de variables influentes potentielles, des approches computationnellement efficaces pour réaliser l’analyse de sensibilité multivariée devront être développées. 2. Si certaines tâches prédictives auront pour but de prédire des variables numériques ou catégorielles, un objectif du projet consiste également à prédire des objets plus complexes (e.g. courbes). Ainsi des approches prédictives fonctionnelles pourront être nécessaires pour certaines tâches. L’enjeu sera dans ce cas de réaliser l’apprentissage à l’aide d’une quantité de données restreinte, pour inférer des comportements dans des conditions expérimentales nouvelles.

Profil du candidat

- Docteur en informatique / intelligence artificielle
- Outils numériques
- Si possible une expérience dans le domaine des matériaux et/ou corrosion

// Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes en situation d'handicap, cet emploi est ouvert à tous et à toutes.

Localisation du poste

Site

Saclay

Localisation du poste

France, Ile-de-France, Essonne (91)

Ville

Gif-sur-Yvette

Demandeur

Disponibilité du poste

01/06/2021