Description de l'offre Le ou la post-doctorant(e) aura pour mission de développer une approche complète pour évaluer le potentiel de réutilisation de composants électroniques, en vue de les réintroduire dans des cycles de seconde vie. Cela comprendra : - L’identification d’indicateurs de santé pertinents pour suivre l’évolution des performances de composants (ex. : MOSFET, IGBT, condensateurs, etc.) ; - La mise en place de bancs de test et de capteurs adaptés à la mesure de paramètres électriques, thermiques ou mécaniques, dans le but de détecter les signes de vieillissement ; - L’analyse des modes de dégradation à travers des essais expérimentaux et des modèles de défaillance ; - Le développement d’algorithmes de prédiction de la durée de vie résiduelle (Remaining Useful Life – RUL), adaptés à différents scénarios d’usage ; - La contribution aux publications scientifiques, à la valorisation des résultats, et à la collaboration avec les partenaires du projet. Moyens / Méthodes / Logiciels Matlab, Dspace, Python Profil du candidat Le ou la candidat(e) devra être titulaire d’un doctorat en intelligence artificielle, data science avec de bonnes compétences en génie électrique/électronique. Compétences attendues : - Maîtrise des méthodes d’apprentissage automatique (régression, classification, réseaux de neurones, clustering, etc.) ; - Bonnes connaissances en traitement du signal, analyse de données, ou détection d’anomalies ; - Expérience souhaitée dans un environnement avec données issues de capteurs ou d’essais expérimentaux ; - Connaissance des langages de programmation et des bibliothèques associées (Python, PyTorch, etc.) ; - Intérêt pour les applications concrètes et multidisciplinaires (électronique, fiabilité, durabilité). Des notions en conception de bancs de test ou en instrumentation seraient un plus.
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