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Moteur de recherche d'offres d'emploi CEA

STMF LGLS Ingénieur chercheur en Intelligence Artificielle 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

2020-12166  

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 / STMF(Service de Thermohydraulique et de la Mécanique des Fluides), le LGLS (Laboratoire de Génie Logiciel et de Simulation) réalise et maintient des plateformes génériques, pérennes et open source dans le but :
- de développer des codes de calcul parallèles en mécanique des fluides à différentes échelles (plateforme TRUST);
- d'exploiter les codes de calculs à l'aide d'outils de mise en données, prétraitements et post-traitements, standards ou spécifiques (plateforme SALOME) ;
- de fournir aux physiciens les méthodes et outils leur permettant d'améliorer leurs modèles, d'optimiser leurs conceptions et de traiter les incertitudes de leurs études de sureté (plateforme URANIE).
Le LGLS développe pour les besoins des unités du CEA ou de ses partenaires des applications métiers le plus souvent basées sur ses plateformes génériques et ce, dans des domaines très variés : mécanique des fluides, neutronique, mécanique, soudage, matériaux, chimie, énergétique, technico-économique. Enfin, le LGLS apporte son expertise en architecture logicielle pour les autres unités du CEA et intègre les besoins HPC dans les codes.

Description du poste

Domaine

Thermohydraulique et mécanique des fluides

Contrat

CDI

Intitulé de l'offre

STMF LGLS Ingénieur chercheur en Intelligence Artificielle H/F

Statut du poste

Cadre

Description de l'offre

Au sein du laboratoire LGLS (Laboratoire de Génie Logiciel pour la Simulation) appartenant au service STMF (Service de Thermohydraulique et Mécanique des Fluides), vous évoluez dans une équipe spécialisée dans l’apprentissage statistique et la modélisation probabiliste des incertitudes en simulation numérique. Cette équipe étudie et développe des méthodes répondant aux besoins du CEA sur ces thématiques 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 au travers des missions suivantes :
- Maitrise des méthodes d’apprentissage machine en mode supervisé et non supervisé ;
- Mise en œuvre de ces méthodes pour compléter les modélisations physiques dans les outils de calcul scientifique (modèles phénoménologiques, remontées d’échelles) et à la construction de méta-modèles ;
- Etudier et développer les méthodes d’apprentissage antagoniste (adversial learning) pour rendre « robustes » les modèles construits par apprentissage ;
- Etudier et développer les méthodes d’apprentissage basées sur les architectures de type auto-encodeurs (réduction de dimension du Big-Data) et les GAN (Generative Adversial Network) (génération d’échantillons) ;
- Déploiement de ces méthodes aux analyses et à l’interprétation de données complexes : images et champs (vitesse, pression, …) statiques ou temporels ;
- Mise en œuvre de ces méthodes en s’appuyant sur la librairie TensorFlow en langage Python.
- Valorisation de ces travaux via des formations, des collaborations en interne CEA avec d’autres Directions (DRF, DRT, DAM), en externe avec nos partenaires industriels (EdF, Framatome) et avec le monde académique (CMLA, LIMSI, projets ANR), des publications, et la participation à des conférences nationales et internationales.

Profil du candidat

BAC+5 en école d'ingénieurs avec des spécialités en probabilités, statistiques, mathématiques appliquées.

Un doctorat dans le domaine de l'apprentissage machine est un plus.

Développement logiciel, Python, la bibliothèque TensorFlow est un plus

Localisation du poste

Site

Saclay

Localisation du poste

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

Ville

Saclay

Demandeur

Disponibilité du poste

01/04/2020