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
2026-41993
Description de l'unité
Unité du LITEN, le Département des Technologies Solaires a a pour mission de développer des composants solaires, de les intégrer dans des systèmes innovants, compétitifs et respectueux de l'environnement. Le DTS développe également des solutions numériques pour la gestion intelligente des réseaux énergétiques connectés ou isolés d'une part et des solutions de stockage stationnaire pour les EnR d'autres part au service du quartier et ville intelligente
Le SMSP est chargé de conduire des travaux de R&D portant sur les modules photovoltaïques à base de cellules à hétérojonction et tandem. Il développera également des concepts photovoltaïques intégrés, innovants, recyclables et éco-conçus. Il assurera le couplage des modules photovoltaïques avec des systèmes électriques pour récupérer l'énergie produite, la convertir et en assurer une gestion rationnelle et sûre.
Le Laboratoire des Systèmes Appliqués (LSA) Centralise l'expertise fiabilité des modules et systèmes PV et leur vieillissement. Ilonduit le Benchmark des modules/systèmes et les aspects de labélisation en environnements spécifiques. Il travaille sur la prédiction des performances, le diagnostic avancé, la maintenance prédictive des systèmes PV, les simulations et modélisations des systèmes innovants (bifacial, salissure, environnements spécifiques), l'économie circulaire: ReUse, ReCycle, 2nd vie.
Description du poste
Domaine
Matériaux, physique du solide
Contrat
Stage
Intitulé de l'offre
Stage - Bac+5 - Ingénieur - machine learning H/F
Sujet de stage
Segmentation de modules photovoltaïques par ML : amélioration d'algorithmes et création d'une base de données labellisées pour l'analyse de défauts.
Durée du contrat (en mois)
6 mois
Description de l'offre
Dans le cadre du diagnostic industriel et scientifique des installations solaires, la segmentation précise des modules photovoltaïques à partir d’images thermiques et visuelles est une étape importante pour détecter et analyser les défauts. Ce stage vise à améliorer les algorithmes de segmentation existants et à développer une approche robuste basée sur le machine learning pour automatiser et optimiser ce processus.
Vous intégrez une équipe travaillant sur l’analyse d’images pour des applications industrielles et/ou scientifiques.
Votre travail contribuera à renforcer la précision et l’automatisation des outils de segmentation, tout en construisant une base de données labellisée pour entraîner et évaluer des modèles de machine learning.
Vous aurez pour mission de :
- Réaliser un état de l’art des méthodes de segmentation d’images par Machine Learning, en identifiant les approches les plus adaptées au contexte des panneaux solaires.
- Comprendre et prendre en main l’algorithme de segmentation actuel.
- Développer un logiciel de filtrage et d’annotation permettant de corriger les résultats de segmentation.
- Constituer une base de données d’images labellisées en récupérant, prétraitant et annotant des images issues de base de données.
- Entraîner un modèle de Machine Learning sur cette base de données, puis évaluer et optimiser ses performances pour garantir une segmentation précise et fiable.
Profil du candidat
Nous recherchons un(e) étudiant(e) en dernière année d’école d’ingénieur ou en Master 2 dans un domaine lié à l’informatique, au traitement d’images, à l’intelligence artificielle ou à la science des données (data science).
- Connaissances en Machine Learning et en traitement d’images (OpenCV, bibliothèques de computer vision).
- Maîtrise de la programmation en Python et des frameworks comme PyTorch ou TensorFlow.
- Expérience (un plus) avec des modèles de segmentation (YOLO, U-Net, etc.).
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
Grenoble
Localisation du poste
France, Auvergne-Rhône-Alpes, Savoie (73)
Ville
Le Bourget du Lac
Critères candidat
Langues
- Anglais (Courant)
- Français (Courant)
Diplôme préparé
Bac+5 - Diplôme École d'ingénieurs
Formation recommandée
Bac +5 : 'informatique, au traitement d'images, IA, ou data science
Possibilité de poursuite en thèse
Non
Demandeur
Disponibilité du poste
01/02/2027
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