Offers “CEA”

Expires soon CEA

Post-doc Machine learning & data science H/F (Mathématiques, information  scientifique, logiciel)

  • CDI
  • Saint-Paul-lès-Durance (Bouches-du-Rhône)
  • IT development

Job description

Domaine : Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Contrat : Post-doctorat

Description du poste :

Dans le cadre d’un projet transverse CEA (PTC– Simulation Numérique) en commun avec la DRF, direction de la Recherche Fondamentale et la DRT, direction de la Recherche Technologique du CEA, le travail demandé s’inscrit dans la mission du CEA de progresser sur la maîtrise de la mesure infrarouge dans les environnements très perturbatifs, entièrement réflectifs et radiatifs. L’application première est sur les machines de fusion (ou tokamak) telle que ITER ou WEST, pour lesquelles la thermographie infrarouge est un diagnostic crucial pour surveiller les composants face au plasma soumis à des forts dépôts de flux de chaleur.
En interface avec les équipes de DRT/LIST/Saclay, expertes en apprentissage automatique appliqué au contrôle non destructif et celles de DRF/IRFM/Cadarache, expertes en Instrumentation optique/photonique et technologie pour la fusion, le travail consistera à développer une méthodologie d’estimation robuste et efficace des températures des éléments d’un tokamak, au moyen de techniques d’apprentissage automatique exploitant des données simulées.
Le candidat aura en charge :
- La construction de bases de données simulées optimales à partir d’une modèle numérique (ou diagnostic synthétique) basé sur un code de tracé de rayon Monte Carlo
- Le développement d’un métamodèle à partir de la base de données synthétiques en utilisant des algorithmes de machine Learning
- La mise en œuvre des tests sur un prototype numérique avant l’application aux données expérimentales du tokamak WEST
Le poste est basé Cadarache mais des missions régulières seront organisées sur les sites du CEA/Saclay


-Ingénieur ou docteur dans le domaine du machine learning / science des données ou Mathématiques appliquées
Maîtrise des outils classiques de machine learning (machines à noyaux, apprentissage profond)
Connaissances souhaitées en modélisation Physique pour la Thermique (équation de la chaleur, phénomène de rayonnement thermique)
Connaissances souhaitées en méthodes numériques pour la simulation (méthodes par éléments finis, méthodes Monte Carlo, pilotage de plans d'expérience en simulation)
Connaissances souhaitées dans le domaine de l'instrumentation et des mesures physiques
Autonomie, initiative et rigueur scientifique
Capacité à intégrer une équipe pluridisciplinaire et à mener un projet collaboratif
Bon niveau d'anglais pour la communication scientifique (présentations orales et rédaction d'articles)

Ville : Saint Paul lez Durance

Langue / Niveau :

Anglais : Courant