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Information

Stage BAC+5 machine learning H/F

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Détail de l'offre

Informations générales

CEA (logo)

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

2026-42328  

Description de l'unité

Basé principalement à Grenoble et Chambéry, le Laboratoire d'Innovation pour les Technologies des Energies nouvelles et les Nanomatériaux (Liten) est un acteur majeur de la recherche européenne entièrement dédié aux nouvelles technologies de l'énergie.
Le Département Thermique Conversion et Hydrogène
Dans un environnement à la pointe de la technologie, vous évoluez au sein de notre Service Composants et Procédés pour la Conversion du Carbone. Dans le but de décarboner les mix énergétiques, ce service est chargé de l'ensemble des activités sur les réacteurs et procédés pour les technologies de l'Economie Circulaire du Carbone de type Carbon/Power-to-X et le transport/stockage d'hydrogène par les vecteurs hydrogénés. Ce service est également chargé de développer des composants innovants, par assemblages complexes de matériaux tout en favorisant des partenariats industriels pour les filières énergétiques, industrielles et chimiques d'avenir.
Vous avez l'opportunité d'apporter votre contribution à la mission du Laboratoire Réacteurs et Procédés.

Description du poste

Domaine

Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Contrat

Stage

Intitulé de l'offre

Stage BAC+5 machine learning H/F

Sujet de stage

Mise en œuvre de techniques de machine learning pour l'élaboration de modèle cinétique pour la production de e-carburants

Durée du contrat (en mois)

6

Description de l'offre

Missions :

Le Laboratoire Réacteurs et Procédés (LRP) possède une expertise reconnue dans l'évaluation des performances des réacteurs d'hydrogénation catalytique pour la production de différents e-carburants, en particulier pour le secteur de l’aviation.
Ces études se déroulent au travers d'une plateforme expérimentale comportant plusieurs bancs d'essais qui permettent de tester différents designs de réacteurs et différents catalyseurs dans des conditions opératoires variées. Les catalyseurs sont généralement synthétisés et caractérisés par le Laboratoire des Composants pour l'Hydrogène et le Cycle du carbone (LCHC), une autre unité du CEA LITEN. Les données issues de la caractérisation du catalyseur et des essais en réacteur tubulaire (conditions opératoires, intrants et composition en sortie du réacteur) servent à l'élaboration de modèles cinétiques qui permettent de décrire le comportement du catalyseur dans les conditions testées et de nourrir des simulations à plus grande échelle (réacteur, procédés).

Dans ce cadre, vous serez amenés à étudier différentes approches basées sur le machine learning pour l'élaboration de modèles cinétiques. Il peut s'agir de méthodologies purement basées sur les données, mais également de méthodologies hybrides incorporant de l'apprentissage statistique dans un modèle physique ou inversement (Physics Informed Machine Learning). Les principales questions qui vous seront posées lors de ce stage seront les suivantes :
• Est-il possible d'améliorer la fiabilité et la robustesse de nos modèles grâce au machine learning ?
• Le machine learning permet-il d'élaborer des plans d'expériences plus frugaux sans perdre en fiabilité (active learning) ?
• À termes, serait-il possible d'élaborer des modèles prédictifs applicables à de nouveaux catalyseurs ?

Profil du candidat

Diplôme préparé : Bac +5 – Master 2

Compétences scientifiques : Data science, machine learning, programmation python

Vous êtes reconnu(e) pour votre : rigueur, autonomie, sens de l'initiative, sens de la synthèse


Moyens/Méthodes/Logiciels : python


Commentaires libres : Des connaissances en thermodynamique et chimie organique seraient un plus

Localisation du poste

Site

Grenoble

Localisation du poste

France, Auvergne-Rhône-Alpes, Isère (38)

Ville

Grenoble

Critères candidat

Langues

Anglais (Courant)

Diplôme préparé

Bac+5 - Diplôme École d'ingénieurs

Demandeur

Disponibilité du poste

01/02/2027


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