Vous intégrez le Laboratoire de l'Incendie et des Explosions (LIE) du Service des Agressions Internes et risques Industriels (SA2I) rattaché au Pôle Sûreté des installations et des systèmes nucléaires à Cadarache.
Le SA2I réalise des expertises concernant la maîtrise des risques d'incendies, d'explosions et induits par l'activité humaine et des travaux de R&D dans ces mêmes domaines et plus généralement de la thermique et de la mécanique des fluides réactifs. Il initie, réalise ou suit des études et des recherches propres à répondre aux besoins de l'expertise dans son domaine de compétences.
Au sein du service, le LIE a pour objectif principal d'améliorer la connaissance sur les risques incendie et explosion en milieu confiné et ventilé et de développer les modélisations physiques associées. Cette connaissance est capitalisée par le développement de logiciels scientifiques à champ et à zones pour simuler les scénarios d'incendie et d'explosion en milieux représentatifs des installations
nucléaires. Il vient en soutien aux unités qui réalisent des expertises de sûreté et des programmes expérimentaux par l'utilisation de ces logiciels. En tant que spécialiste en science des données, vous aurez quatre missions principales :
- Exploiter les informations contenues dans les bases expérimentales disponibles
et/ou générées par des simulations CFD par des méthodes de " machine learning pour pouvoir extrapoler/interpoler les résultats physiques fournis par les logiciels (vitesses de flamme, température, écoulement) et conforter leurs applications dans les études de sureté.
- Développer des modèles par assimilation de données issues de campagnes
expérimentales et de simulations CFD pour conforter leurs applications dans les études de sureté.
- Développer des métamodèles rapides en investiguant les solutions les plus
adaptées pour les problèmes physiques rencontrées en modélisation de l'incendie et des explosions. Ces modèles doivent permettre d'optimiser l'utilisation des logiciels développés au sein du service.
- Développer des méthodes d'analyse de sensibilité et de propagation des incertitudes pour l'identification des paramètres les plus influents des modèles numériques, en support à l'expertise et à l'orientation des recherches numériques et expérimentales.
Dans un environnement de travail où la compréhension et l'interprétation physique des phénomènes sont essentielles, vous devrez porter une attention particulière au niveau de confiance pouvant être accordé aux résultats obtenus par les métamodèles, ce qui pourrait notamment passer par le machine-learning informé par la physique, l'intelligence artificielle explicable et interprétable, les
méthodes de validation et de quantification des incertitudes avancées
Vous aurez à collaborer avec les data scientists de différentes unités pour élaborer, partager et développer les méthodes à mettre en oeuvre pour les applications propres au SA2I. Vous devrez progressivement vous acculturer aux problématiques métiers du service, concernant les installations expérimentales et les outils de modélisation, afin de proposer des solutions répondant aux besoins des utilisateurs et s'intégrant dans les chaînes de calcul actuelles.
Vous aurez un rôle à jouer dans l'acculturation des ingénieurs-chercheurs au domaine des sciences des données.
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