Les données d’entrée d’un calcul PSHA comportent notamment des modèles de failles, des catalogues d’événements sismiques et des modèles de zonage sismotectonique, avec leurs paramètres respectifs, et dont plusieurs combinaisons peuvent être prises en entrée d’un ou plusieurs modèles de mouvement du sol à travers un arbre logique. La dépendance partielle de ces données d’entrée au jugement d’experts et les incertitudes qui leurs sont attachées peuvent limiter la portée de l’aléa ainsi calculé.
L’objet de ce stage est l’utilisation de techniques d’apprentissage supervisé sur tout ou partie de ces données d’entrées afin d’améliorer la robustesse de l’évaluation de l’aléa probabiliste et de minimiser le niveau d’incertitude associé. Les développement seront réalisés en Python et pourront être testés sur des calculs PSHA opérés avec l'outil OpenQuake sur les supercalculateurs du TGCC (Très Grand Centre de Calcul).
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.
Participant à la protection nationale, une enquête administrative est réalisée pour tous les collaborateurs du CEA afin d'assurer l'intégrité et la sécurité de la nation.
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