Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.
Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.
Implanté au coeur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.
Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :
- La conscience des responsabilités
- La coopération
- La curiosité Nous rejoindre, pour quoi faire ?
Dans le cadre d'un projet de recherche en collaboration entre le CEA à Nantes et le laboratoire LAMPA des Arts et Métiers Campus d'Angers sur la durabilité et fiabilité des matériaux métalliques et composites en environnement sévère, nous recherchons pour un post-doctorat un docteur en mathématique appliquée ou mécanique des solides.
Votre rôle sera de développer une méthode d'analyse par apprentissage en trois dimensions de l'imagerie de défauts obtenus par tomographie RX. Les défauts concernés sont ceux issus des procédés de fabrication pour alliages métalliques comme la fabrication additive ou la fonderie. Il s'agira alors de déterminer les distributions spatiales, en forme et en taille de défauts d'origines différentes. Ces informations sont fondamentales quand il s'agit de comprendre les mécanismes d'endommagement qui peuvent apparaître sous sollicitations mécaniques, chimiques ou thermiques, mais également pour nourrir ou orienter la construction d'une modélisation adaptée. Vous devrez alors établir un protocole dès l'observation à l'analyse des populations des défauts en passant par l'identification, la caractérisation et la correction des sources d'artefacts en vue de leur segmentation et reconstruction tridimensionnelle.
Vous mènerez cette étude selon trois étapes :
1. Faire un état de l'art des différentes techniques d'IA disponibles afin de répondre aux objectifs visés tout en considérant les types de matériaux et de défauts sur lesquels l'étude sera porté.
2. Mettre en place des outils d'apprentissage adaptés à la détection des défauts identifiés en première partie et aux techniques de caractérisation de leur distribution (morphologique et spatiale).
3. Valider les outils construits sur la base d'un ensemble d'observation par tomographie d'échantillons de référence considérés comme représentatifs de la problématique étudiée.
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