L'objectif de ce stage consiste à proposer et développer des outils utilisant des modèles d'apprentissage pour traiter de manière plus efficace et automatisée les mesures ou images qui nous sont transmises. Il s'agit d'une part d'automatiser la détection d'anomalies, de défauts liés au vieillissement ou des dégradations sur des structures telles que des cages de Faraday, et d'autre part de pouvoir anticiper l'apparition de ces défauts en ayant la possibilité de mener des actions préventives.
Pour cela, le(la) stagiaire sera d'abord amené(e) à conduire un état de l'art sur les modèles d'apprentissage adéquats, puis à en tester plusieurs en utilisant, et éventuellement en adaptant, des méthodes déjà implémentées par exemple en Python. Une comparaison des performances sur des données réelles sera enfin conduite.
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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