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2026-42423 - Stage Mise en place d'un framework self-aware pour l'instrumentation autonome-Saclay-H/F

Fri, 30 Oct 2026 15:27:28 Z

Category : Information system
Contract : Internship
Position description :
En tant que stagiaire au CEA, vous aurez l'opportunité de travailler au sein d'un environnement de recherche de renommée mondiale. Nos équipes sont composées d'experts passionnés et dédiés, offrant un cadre propice à l'apprentissage et à la collaboration. Vous aurez accès à des équipements de pointe et à des ressources de recherche de premier ordre pour mener à bien vos missions. Contexte Le laboratoire travaille sur des systèmes d'instrumentation destinés à des applications de contrôle non destructif (CND) et de monitoring des structures (SHM) ou d’évènements audio. Dans ce type d'applications, répondre à l’objectif visé de détection ou d’apparition de défauts entre différents systèmes autonomes avec le moins d’intervention humaine, pourrait contribuer à simplifier l'installation et à renforcer la robustesse face à une réorganisation de l’ensemble des dispositifs (pannes, ajouts, état dégradé,…). Le cas d’usage sur lequel s’appuiera le stage concerne un réseau de capteurs audio distribué, sur lesquels des algorithmes basés sur une inférence d’IA permettra d’extraire un certain nombre de features, limitant les communications à des données utiles entre les nœuds et/ou vers un système maître. Pour des capteurs distribués s’apparentant à des systèmes cyber-physiques, la notion de « self-awareness » (auto-conscience) fait référence à la faculté d'observer et de modéliser son propre état, ses ressources et son environnement afin d'adapter dynamiquement son comportement. Les différentes tâches impliquées dans ces processus internes peuvent faire l’objet de complexité et de méthodes diverses que ce soit du code analytique ou de l’IA. Qu’attendons-nous de vous ? Le stage se focalisera sur la mise en œuvre des capteurs et l’implémentation d’un framework dérivé du framework RoSA [1]. Des travaux précédents serviront de cadre au stage, notamment avec une version de modules sans-fil et une base pour l’environnement et les outils pour l’implémentation et l’évaluation de ce framework. Des évolutions des outils seront possibles. Le but du stage est de mener une réflexion sur le framework pour l’adapter à notre cas, l’implémenter dans nos capteurs et en évaluer les performances. [1] M. Götzinger et al., « RoSA: A Framework for Modeling Self-Awareness in Cyber-Physical Systems », IEEE Access, vol. 8, p. 141373‑141394, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3012824. #CEA-List

dernière année d’école d’ingénieur ou de master (bac+5) dans le domaine des systèmes embarqués ou en informatique avec des compétences en machine learning/IA, qui veut mener des travaux innovants dans un laboratoire combinant électronique d’instrumentation, traitement du signal et intelligence artificielle. connaissances en langages de programmation C, C++ et Python ainsi qu’un intérêt certain pour le traitement du signal et le machine learning/IA.
Location : Saclay

2026-42422 - Stage - Développement d'un jeu sérieux pour l'étude de la voie pathologique-Saclay-H/F

Fri, 30 Oct 2026 10:44:29 Z

Category : Miscellaneous
Contract : Internship
Position description :
Rejoignez-nous en Stage ! CEA Tech Corporate from CEA Tech on Vimeo. En tant que stagiaire au CEA, vous aurez l'opportunité de travailler au sein d'un environnement de recherche de renommée mondiale. Nos équipes sont composées d'experts passionnés et dédiés, offrant un cadre propice à l'apprentissage et à la collaboration. Vous aurez accès à des équipements de pointe et à des ressources de recherche de premier ordre pour mener à bien vos missions. Contexte : Dans le cadre du projet européen Synergia, le LISA collabore avec des partenaires pour développer des dispositifs d’analyse de la voie pathologique (ex. : Parkinson). L’objectif est d’intégrer ces modules dans un environnement de jeu sérieux afin de faciliter une étude clinique ou scientifique. Qu’attendons-nous de vous ? Développer/adapter un jeu sérieux en vous basant sur les spécifications des partenaires du projet. Intégrer des briques logicielles pour permettre :L’interaction avec des modules de reconnaissance vocale pathologique (brique CEA). L’intégration d’un système de texte-to-speech pour une interaction naturelle. La communication avec un agent IA (brique partenaire) pour simuler des dialogues ou des scénarios adaptatifs. Collaborer avec l’équipe pour évaluer et optimiser l’application en fonction des retours des utilisateurs et des besoins de l’étude. Participer à la mise en place d’études préliminaires (si le temps le permet) pour valider que le système répond aux attentes scientifiques et techniques. En fonction des attendus de votre école, les sujets pourront être discutés. #CEA-List

Étudiant(e) en dernière année d’école d’ingénieur (ou équivalent, Bac+4/5) avec une spécialisation en informatique et une expérience dans le développement d’applications vidéoludiques, d’informatique graphique ou de systèmes interactifs. Compétences techniques requises :Maîtrise avancée de Unity 3D (développement de jeux, gestion des scènes, interactions 3D). Programmation orientée objet : C# (obligatoire), Python (pour l’interaction avec les modèles de reconnaissance vocale et les LLM). Expérience avec les API et les bibliothèques externes (intégration de modules CEA et partenaires). Connaissance des LLM(Large Language Models) et de leur interaction via Python (un plus). Qualités personnelles :Autonomie, créativité et capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire. Rigueur dans la documentation et les tests. Compétences supplémentaires appréciées :Création de modèles 3D (Blender, Maya, etc.). Expérience avec des outils de traitement du signal audio (pour la reconnaissance vocale). Connaissance des bonnes pratiques en UX/UI pour les applications médicales ou scientifiques. Bonne pratique des outils de versionnage et de travail collaboratif Rejoignez-nous, venez développer vos compétences et en acquérir de nouvelles ! Vous avez encore un doute ? Nous vous proposons : L'opportunité de travailler au sein d'une organisation de renommée mondiale dans le domaine de la recherche scientifique, Un environnement unique dédié à des projets ambitieux au profit des grands enjeux sociétaux actuels, Une expérience à la pointe de l’innovation, comportant un fort potentiel de développement industriel, Des moyens expérimentaux exceptionnels et un encadrement de qualité, De réelles opportunités de carrière à l’issue de votre stage Un poste au cœur de la métropole grenobloise, facilement accessible via la mobilité douce favorisée par le CEA, Une participation aux transports en commun à hauteur de 85%, Un équilibre vie privée – vie professionnelle reconnu, Un restaurant d'entreprise, Une politique diversité et inclusion, 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.
Location : Saclay
Language / Level :
English : Intermediate

2026-42377 - Stage Couplage par contact entre réseaux de neurones lagrangiens latents et éléments finis-Saclay-H/F

Fri, 30 Oct 2026 10:36:20 Z

Category : Engineering science
Contract : Internship
Position description :
En tant que stagiaire au CEA, vous aurez l'opportunité de travailler au sein d'un environnement de recherche de renommée mondiale. Nos équipes sont composées d'experts passionnés et dédiés, offrant un cadre propice à l'apprentissage et à la collaboration. Vous aurez accès à des équipements de pointe et à des ressources de recherche de premier ordre pour mener à bien vos missions. Contexte : Les réseaux de neurones lagrangiens latents (LLNN), introduits au CEA List [2] à partir des réseaux lagrangiens [1], apprennent une dynamique réduite qui respecte par construction la mécanique : énergie, masse, symétries. Ils prolongent en dynamique les réseaux à énergie latente (LEBNN) développés pour la statique [3], et permettent déjà d’apprendre une simulation interactive d’un objet déformable à partir d’une simple vidéo (LaGSplat [4], voir figure). Des travaux en cours les étendent au contact et au frottement en dynamique non régulière (schéma de Moreau–Jean, cônes de Coulomb) [5,6]. L’objectif est d’en faire des briques assemblables : un LLNN doit pouvoir entrer en contact avec un modèle éléments finis classique, ou avec un autre LLNN, sans perdre ses garanties. Le cœur du travail portera sur la formulation de ce contact combiné entre deux mondes : des impulsions de contact exprimées à travers le décodeur appris, des conditions de compatibilité à l’interface et une résolution conjointe du problème de contact. Parmi plusieurs approches identifiées en interne, il faudra identifier les meilleures stratégies pour ce faire, puis valider sur des cas industriels : préhension robotique de matériaux souples, assemblages, impacts. Le travail mêle mécanique numérique et apprentissage profond. Il s’adresse à des profils grandes écoles ou masters de mathématiques appliquées ou mécanique. Références : [1] Miles Cranmer, Sam Greydanus, Stephan Hoyer, Peter Battaglia, David Spergel, Shirley Ho, « Lagrangian Neural Networks », ICLR 2020 Workshop on Integration of Deep Neural Models and Differential Equations, arXiv:2003.04630. [2] Anand Kumar Agrawal, Anders Thorin, « Latent-Lagrangian neural networks for reduced order modeling of non-autonomous nonlinear dynamical systems », Journal of the Mechanics and Physics of Solids, vol. 214, 106633 (2026). [3] Louen Pottier, Anders Thorin, Francisco Chinesta, « Latent-Energy-Based NNs: An interpretable Neural Network architecture for model-order reduction of nonlinear statics in solid mechanics », Journal of the Mechanics and Physics of Solids, vol. 194, 105953 (2025). [4] Louen Pottier, « LaGSplat: Inferring Physics-Governed Interactive Simulation from Monocular Video Using Latent Lagrangian Gaussian Splatting », preprint, arXiv:2608.16324 (2026). [5] Michel Jean, « The non-smooth contact dynamics method », Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, vol. 177, pp. 235–257 (1999). [6] Vincent Acary, Bernard Brogliato, Numerical Methods for Nonsmooth Dynamical Systems, Springer (2008). #CEA-List

Niveau demandé : Ingénieur, Master 2 (mathématiques appliquées, IA, mécanique) Compétences requises : Mécanique numérique et éléments finis, apprentissage profond, programmation Python. Intérêt pour une poursuite en thèse.
Location : Saclay
Language / Level :
French : Fluent
Language / Level :
English : Fluent

2026-42150 - STAGE - Développement logiciel pour une baie d'acquisition modulaire en réacteur de recherche H/F

Fri, 30 Oct 2026 08:47:49 Z

Category : Mathematics, information, scientific, software
Contract : Internship
Position description :
Au sein de l'Institut IRESNE et du Département d'Etudes des Réacteurs, le Service de Physique Expérimentale, d'Essais en Sûreté et d’Instrumentation, regroupe les compétences en exploitation, en physique expérimentale, instrumentation et traitement de données dans le domaine des réacteurs de recherche. Votre stage aura lieu au sein du Laboratoire des Programmes Expérimentaux et d'Essais en sûreté composé d’une dizaine d’ingénieurs-chercheurs qui ont en charge la spécification, la préparation, la réalisation et l'interprétation d'essais sur le réacteur CABRI. Ce réacteur est équipé d'emplacements dédiés à l'irradiation, utilisés par divers expérimentateurs pour développer des instruments innovants. Chaque expérience possède une instrumentation spécifique qu'il est nécessaire d'interfacer avec le système l'acquisition du réacteur. Dans le cadre de nos opérations, il est impératif que les instruments puissent être pilotés à distance et synchronisés avec la base de temps du réacteur. Afin de répondre à ces besoins spécifiques, le LP2E développe une baie d'acquisition synchrone avec les chaînes d'acquisition du réacteur. Ce système a pour objectif de faciliter l'interfaçage avec une large gamme de systèmes de mesure et de contrôler une large famille d'électroniques d'acquisition. L’objectif du stage est de développer une architecture logicielle unifiée permettant de configurer individuellement chaque système d’acquisition (durée, fréquence d’échantillonnage, déclenchement externe, etc.) via leurs API existantes. Les acquisitions devront être à même de s’adapter aux différents mode de fonctionnement du réacteur, en mode pulse (échantillonnage élevé – faible durée de mesure) ou palier de puissance (échantillonnage faible – longue durée de mesure). Les mesures seront ensuite synchronisées sur une même base de temps que celle des chaînes d’acquisition du réacteur. L'interface et les performances du logiciel doivent répondre aux attentes des expérimentateurs. Chaque module d'acquisition sera progressivement validé avec eux tout au long du développement.

Vous préparez une formation en informatique de niveau Bac +3 minimum et possédez des compétences en programmation Python, C++/Qt ainsi qu’en bases de données. Vous êtes également à l’aise avec l’utilisation d’électroniques d’acquisition. Pourquoi Intégrer le CEA ? Donner du sens à votre carrière en travaillant au service des grands enjeux sociétaux de demain. Avoir des perspectives de carrière avec plus de 60 familles de métier, des formations... Nos avantages : RTT, réseau de ligne de bus sur certains centres (gratuit), restauration collective, CSE… Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l’intégration des personnes en situation d’handicap, cet emploi est ouvert à toutes et à tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d'organisation.
Location : Cadarache

2026-42352 - Stage - Ingénieur Mesures en expérimentation H/F

Fri, 30 Oct 2026 07:53:34 Z

Category : Materials, solid state physics
Contract : Internship
Position description :
Vous souhaitez enrichir vos compétences dans le domaine du nucléaire et acquérir de l’expérience professionnelle grâce à un expert dans votre domaine ? N’hésitez plus et rejoignez le CEA ! L’objectif du stage est double, mettre en place une méthodologie robuste en ce qui concerne les prélèvements des gaz dans les réacteurs avec un système simplifié (par exemple : fer seul) et également participer à la caractérisation de systèmes plus complexes (verre, fer et eau chargée en minéraux). Dans la 1ère partie, l’étudiant utilisera les REH afin de lancer des essais fer en eau pure en faisant varier certains paramètres (Granulométrie des poudres, ratio liq/gaz) en réalisant des prélèvements réguliers de gaz. Puis les gaz prélevés seront analysés par chromatographie gazeuse. Le but sera d’étudier l’impact des prélèvements sur le système complet et comment le prendre en compte dans les calculs. Les liquides seront aussi analysés par ICP, UV-Visible et/ou chromato ionique et les solides par MEB-EDX et Raman. La 2e partie sera axée sur l’étude de systèmes plus complexes (Verre, fer dans un milieu soit chargé en minéraux soit en eau pure) qui ont été altérés sur des durées longues (6 mois à 1 an). Différentes techniques d’analyse seront utilisées pour caractériser ces échantillons. L’ensemble des résultats, nous permettront de mieux comprendre les mécanismes d’altération des verres dans des environnements complexes. Vous intègrerez les équipes de l’Institut des Sciences et technologies pour une Economie Circulaire des énergies bas carbone – ISEC.

PARLONS DE VOUS ! Vous préparez un Bac+5 en matériaux, chimie et physico-chimie. Doté(e) de compétences en physico-chimie des matériaux, technique de caractérisations des solides et liquides, vous êtes en mesure de répondre aux exigences techniques du poste. Faisant preuve de curiosité, de rigueur et d’une bonne capacité d’adaptation. PARLONS DE NOUS : Intégrer le CEA c'est : S’inscrire dans un cadre de recherche, de développement et d’innovation possédant une culture, un patrimoine et des installations uniques avec un esprit de responsabilité et de durabilité. Se voir offrir des perspectives de carrière et un éventail de possibilités considérable avec notamment plus de 60 familles de métier ; le CEA permet ainsi d’envisager un parcours riche et varié. Le CEA est un acteur engagé dans l’accueil, l’insertion et le maintien dans l’emploi des salariés en situation de handicap. Ainsi, si vous le souhaitez, vous pouvez également joindre tous documents justifiants de votre situation de handicap (RQTH, carte mobilité inclusion, pension d’invalidité, etc).
Location : Chusclan

2026-42194 - Internship Generic correctness of iterative cirtical software architecture exploration-Saclay-H/F

Thu, 29 Oct 2026 23:10:16 Z

Category : Mathematics, information, scientific, software
Contract : Internship
Position description :
As an intern at the CEA, you will have the opportunity to work within a world-renowned research environment. Our teams consist of passionate and dedicated experts, providing an ideal setting for learning and collaboration. You will have access to state-of-the-art equipment and top-tier research resources to carry out your assignments. The work conducted may potentially lead to a scientific publication. Context : The QuaRTOS-DSE tool explores the design space of a critical application by applying, in sequence, strategies that group its functions into tasks, each producing an architecture Mi+1 from Mi. Recent work (VECoS 2026) defines preservation properties that every correct reclustering must satisfy, checked with TLA+ and the TLC model checker: conservation of the configuration, correspondence of the executions per function and per task, and preservation of the communication. It was extended to partitioned multicore deployments and to the coherence of the data each function reads. These properties are necessary but not sufficient: a reclustering can satisfy all of them without preserving the behavior of the system. Each architecture is compared only with the one it came from, with no guarantee that the verdicts compose along an exploration. Finally, the multicore model assumes that each task stays on its core, and ignores interference from shared hardware resources. The internship aims to remove these three limitations. What do we expect from you? Study the existing work: the formal model of QuaRTOS-DSE, the preservation properties and their TLA+ models, Complete the necessary equivalence properties between two architectures with new properties, to reach a sufficient condition, Propose a solution or a proof for the coverage of the properties with respect to the iterative exploration: establish under which conditions Mi ≈ Mi+1 ≈ … ≈ Mk implies Mi ≈ Mk, Extend the multicore model to account for task migration between cores and interference from shared hardware resources, Evaluate the proposals on existing use cases, including an industrial protection relay, and measure their verification cost. During this internship, the student will gain practical experience with safety-critical systems and formal verification techniques, in particular model checking. -- Methods / Means: TLA+/TLC, Python, EMF/xtext Level required: Master's degree, Bac+5 - Master of Science Duration: 6 months Skills: Understanding of critical embedded and real-time software; knowledge of formal methods (temporal logic, model checking) is expected. Fluent English, teamwork, curiosity ~1400€ monthly "salary", depending on whether the intern has a scholarship or not. In line with CEA's commitment to integrating people with disabilities, this job is open to all. Location: Site Saclay, France, Ile-de-France, Essonne (91), Palaiseau Start date: to be defined Contact: belgacem.ben-hedia@cea.fr, yann.gallais@cea.fr #Cea-List

Master's degree, Bac+5 - Master of Science Understanding of critical embedded and real-time software; knowledge of formal methods (temporal logic, model checking) is expected. Fluent English, teamwork, curiosity
Location : Saclay
Language / Level :
English : Fluent

2026-42167 - Stage 6 mois –Ingénieur.e Modélisation neutronique déterministe pour la puissance résiduelle H/F

Thu, 29 Oct 2026 23:10:16 Z

Category : Neutronics and reactors physics
Contract : Internship
Position description :
Ce stage vous offrira l’opportunité de découvrir le cycle du combustible des réacteurs à eau pressurisée en mettant en œuvre une démarche de R&D. Vous vous approprierez les outils et les données nucléaires essentiels à l’évaluation d’une des grandeurs clés du cycle, la puissance résiduelle. Votre objectif sera de répondre à un enjeu de réduction des coûts de calcul, dans une démarche d’optimisation et d’industrialisation des processus. La puissance résiduelle constitue une grandeur fondamentale pour l'exploitation optimale d'un réacteur nucléaire ainsi que pour la sûreté du combustible durant l'intégralité de son cycle. Issue essentiellement de la désintégration des produits radioactifs présents dans le réacteur, la puissance résiduelle subsiste après l'arrêt de la réaction en chaîne. Elle intervient dans le dimensionnement des systèmes de refroidissement et représente un paramètre à considérer lors des phases d'arrêt, de maintenance et de manutention. Par ailleurs, elle joue un rôle déterminant dans la conception des systèmes de transport, de stockage et d'entreposage du combustible. Ainsi, les situations où la valeur de la puissance résiduelle constitue un paramètre essentiel sont nombreuses et impliquent des calculs complexes. Il apparaît donc judicieux d’optimiser le coût computationnel associé. Les méthodes de référence actuelles s’appuient sur des chaînes d’évolution intégrant les données de milliers d’isotopes. Réduire le nombre d’isotopes permettrait de diminuer la quantité de données utilisées pour estimer la puissance résiduelle, et par conséquent, de limiter le coût de calcul. L’objectif de ce stage est donc de proposer des chaînes d’évolution réduites qui permettent de répondre précisément à l’estimation de la puissance résiduelle tout en limitant le nombre d’isotopes nécessaires. Cette étude sera réalisée sur le code d’évolution MENDEL, développé au sein du CEA. Il vous sera ainsi demandé de vous familiariser avec les outils de calcul utilisés au sein du laboratoire (MENDEL, DARWIN/PEPIN2), analyser les isotopes d’intérêts majeurs pour la puissance résiduelle, quantifier l’intérêt computationnel d’une condensation des chaînes d’évolution, identifier et mettre en œuvre la manière la plus appropriée de diminuer le coût de calcul en accordance avec l’étape précédente. Vous souhaitez enrichir vos compétences dans le domaine du nucléaire et réussir votre stage de fin d'études ? N'hésitez plus, et rejoignez le CEA ! Entreprise engagée pour répondre aux défis de la transition énergétique et qui veille sur le bien-être de ses salariés, toujours plus fort d'un équilibre vie personnelle/vie professionnelle placé au milieu de ses enjeux sociaux. Le CEA est l'acteur majeur de la recherche, du développement et de l'innovation, mais pas que ; c'est aussi un lieu d'enrichissement relationnel et professionnel, toujours dirigé vers l'avenir !

Préparant un master en physique ou un diplôme d'ingénieur, la candidate ou le candidat devra disposer de compétences en informatique scientifique (notamment en Python), d'une bonne maîtrise des systèmes Unix/Linux ainsi que de connaissances en physique des réacteurs et données nucléaires. Les qualités humaines sont essentielles au CEA alors, si vous êtes curieux, autonome et avez une aisance pour communiquer : Votre avenir est chez nous ! Pourquoi nous rejoindre ? Au CEA, chacun évolue dans un environnement où l’autonomie et la responsabilité sont encouragées. C'est l'esprit d'équipe qui nous permet d'atteindre des sommets durables. Chaque membre de l'équipe joue un rôle clé et ensemble nous surmontons les défis 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. Le stage pourra démarrer à partir de mars 2027.
Location : Saint-Paul-lès-Durance
Language / Level :
French : Fluent

2026-42166 - Stage - Sécurisation matérielle par l'exploitation de composants non linéaires émergents H/F

Thu, 29 Oct 2026 23:10:16 Z

Category : Micro and nano technologies
Contract : Internship
Position description :
Face aux menaces croissantes visant les systèmes électroniques connectés, la protection des cœurs cryptographiques contre les attaques physiques (canaux auxiliaires et injections) est un défi majeur. Nous explorons des solutions de rupture en intégrant la sécurité directement au niveau du circuit d’alimentation, en tirant parti des propriétés de composants non-linéaires novateurs développés en interne. Vous intégrerez une équipe de recherche multidisciplinaire réunissant des experts en conception de circuits, dispositifs semi-conducteurs et sécurité matérielle. Ce stage a pour objectif de concevoir et d'évaluer de nouvelles architectures de circuits sécurisés au niveau simulation, constituant une phase préparatoire directe à une thèse de doctorat financée. Vos missions Mission 1 : Conception et simulation de circuits intégrés sécurisés Objectif : Concevoir et simuler des architectures de conversion d'énergie intégrant des mécanismes de protection matérielle face aux attaques physiques, et explorer leur extension à la sécurisation d'applications sans fil (wireless). Mission 2 : Modélisation et intégration de composants non-linéaires Objectif : Développer des modèles comportementaux de composants non-linéaires pour les insérer dans l'environnement de simulation et analyser leur capacité à masquer les signatures de courant sensibles.

Qu’attendons-nous de vous ? Actuellement en dernière année d'école d'ingénieurs ou en Master 2 spécialisé en microélectronique, vous avez une solide formation en conception de circuits intégrés analogiques et mixtes. Des notions de base en sécurité matérielle ou en architectures de gestion de l'énergie (PMIC / convertisseurs) constituent un atout. Ce poste requiert de solides capacités d'analyse et de résolution de problèmes, de la rigueur, ainsi qu'un esprit collaboratif pour interagir efficacement avec une équipe pluridisciplinaire d'experts. Ce stage s'inscrit directement dans la perspective d'une thèse financée sur des thématiques connexes, que vous serez vivement encouragé(e) à poursuivre. Vous avez encore un doute ? Nous vous proposons : Un écosystème de recherche à la pointe, unique en son genre et dédié à des thématiques à fort enjeu sociétal, Une expérience sur une thématique à la pointe de l’innovation, comportant un fort potentiel de développement industriel, Des activités porteuses dans un contexte économique favorable, Un poste au cœur de la métropole grenobloise, facilement accessible via la mobilité douce favorisée par le CEA, Des formations pour développer ou renforcer vos compétences, Un équilibre vie privée – vie professionnelle reconnu, Un accord de télétravail, L’accès à une épargne abondée par le CEA, Une rémunération selon vos diplômes et votre expérience, Un CSE actif en termes de loisirs et d’activités extra-professionnelles, Des restaurants d’entreprise Une politique diversité et inclusion. Nous avons hâte de vous accueillir dans notre équipe ! 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.
Location : Grenoble

2026-42139 - STAGE Ingénieur(e) Génie Logiciel / Analyse de Données H/F

Thu, 29 Oct 2026 23:10:16 Z

Category : Mathematics, information, scientific, software
Contract : Internship
Position description :
Vous aurez pour mission la participation au développement de sous-modules appartenant à un projet plus large de développement de Jumeaux Numériques. Vous disposerez d’interfaces innovantes (tactiles, grande dimensions) permettant une lecture facilitée des résultats de simulation. Dans ce cadre vous interagirez avec l’ensemble de l’équipe (product owner, lead dev, dev etc…) et les partenaires industriels. Dans le cadre du sujet de stage : Participation au développement d’un module spécifique pour l’exploration de résultats et le paramétrage d’un jumeau numérique (terminal portuaire, entrepôt, parcours de soin hopital), votre mission principale sera le développement de modules back pour le traitement de données (Python).

Etudiant(e) Bac +5 (Ingénieur/M2) en développement Logiciel, génie Logiciel (ou ingénieur généraliste) Les technologies actuellement mise en œuvre sont : - Python, - InfluxDB, SQL, dans le cadre de ce stage, nous attendons une bonne connaissance d’à minima : - Python Qu’attendons-nous de vous ? L’indispensable, c’est votre connaissance des langages de programmation (Python). Votre atout, votre capacité à résoudre des problèmes complexes. Sans compter tous ceux dont ne nous pouvons pas dresser la liste mais que vous aurez à cœur de nous montrer. Le petit plus, c’est votre connaissance de InfluxDB et ses requêtes. Vous avez encore un doute ? Nous vous proposons : • Un environnement unique de recherché dédié à des thématiques à fort enjeu sociétal, • Une expérience sur une thématique à la pointe de l’innovation, comportant un fort potentiel de développement industriel, • Un équilibre vie privé – vie professionnelle reconnu, • Une ambiance de travail collaborative, • Une politique diversité et inclusion, 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.
Location : LILLE

2026-42058 - Internship in AI: Graph-based Artificial Neural Networks H/F - Grenoble

Thu, 29 Oct 2026 23:10:15 Z

Category : Mathematics, information, scientific, software
Contract : Internship
Position description :
Perceiving and analyzing the environment around us is a major challenge in many promising industrial sectors. In this context, artificial intelligence (AI) algorithms have undoubtedly demonstrated their effectiveness for tasks related to vision, with various sensors (camera, lidar, etc.). Today, there is a growing interest in the use of AI for radar sensor data (radio detection and ranging). Radar is indeed a sensor that stands out due to the nature of its data, its operability (low light, bad weather, etc.), and its cost. However, they produce sparse data with low spatial resolution, making them difficult to exploit with traditional algorithms. Recently, artificial neural networks based on a graph representation of data (Graph Neural Networks - GNN) have shown good accuracy on sparse and noisy sensor data [1]. Consequently, the use of GNN for radar data exploitation seems very promising [2]. The range of applications is wide, including intelligent vehicles (cabin monitoring), medical devices (vital sign measurements), gesture detection [3], or surveillance devices (fall detection). In a rapidly evolving context with strong industrial interest, the intern will implement and propose innovative methods for processing data from a radar sensor. They will rely on AI algorithms based on GNNs currently being developed within the laboratory. The student will be integrated into a dynamic multidisciplinary team and will benefit from upskilling in artificial neural networks. #CEA-List

Desired profile: Student in the final year of engineering school or Master 2 Desired skills: A strong motivation to learn and contribute to research in artificial intelligence. In-depth knowledge of computer science and programming languages (Python). Knowledge of artificial intelligence and experience with artificial neural networks (libraries Pytorch or Tensorflow) are a plus. The recruitment interview may refer to the three publications cited.
Location : Grenoble

2026-42022 - Stage - De la probabilité à la possibilité pour l'apprentissage neurosymbolique avec les LTNs-Saclay-H/F

Thu, 29 Oct 2026 23:10:15 Z

Category : Information system
Contract : Internship
Position description :
En tant que stagiaire au CEA, vous aurez l'opportunité de travailler au sein d'un environnement de recherche de renommée mondiale. Nos équipes sont composées d'experts passionnés et dédiés, offrant un cadre propice à l'apprentissage et à la collaboration. Vous aurez accès à des équipements de pointe et à des ressources de recherche de premier ordre pour mener à bien vos missions. Éventuellement, les travaux menés donneront lieu à une publication scientifique. Contexte : Les méthodes symboliques en IA permettent d’exprimer des règles logiques interprétables par l’humain et de contraindre le comportement d’un système. À l’inverse, les réseaux de neurones généralisent à partir de données, mais leur fonctionnement en « boîte noire » complique la vérification du respect de contraintes prédéfinies. Le Logic Tensor Network (LTN) combine réseaux de neurones et contraintes logiques dans un même processus d’apprentissage. Les réseaux représentent des prédicats logiques dont les sorties sont interprétées comme des degrés de vérité floue. La satisfaction des formules logiques peut être intégrée à la fonction de perte afin de guider l’apprentissage, notamment pour la détection d’anomalies. Cependant, les sorties des réseaux sont généralement interprétées comme des probabilités en classification, tandis qu’elles représentent des degrés de vérité dans un LTN. Malgré leur intervalle commun entre 0 et 1, ces valeurs ont des sémantiques différentes. La théorie des possibilités offre un autre cadre de représentation de l’incertitude, lié aux probabilités et à la logique floue. Ce stage étudiera l’hypothèse selon laquelle une représentation possibiliste pourrait mieux adapter les sorties neuronales à leur utilisation comme degrés de vérité, sans supposer une équivalence sémantique entre ces notions. Qu'attendons-nous de vous? Le travail consistera à réaliser un état de l’art des transformations probabilistes vers possibilistes, puis à en sélectionner et implémenter plusieurs dans un LTN. Leurs résultats seront comparés à ceux d’une approche utilisant directement les probabilités comme degrés de vérité floue. Enfin, l’étude évaluera l’impact de ces représentations sur les performances de classification et la satisfaction des contraintes logiques. # Cea-List

Profil : Nous recherchons un(e) étudiant(e) en deuxième année de Master/troisième année d’école d’ingénieur, de spécialité(s) Informatique/Mathématiques, avec : Un intérêt pour les thématiques d'intelligence artificielle À l'aise avec la théorie des probabilités et des ensembles floues ; Un intérêt pour la recherche scientifique et technologique ; De bonnes compétences en python ; Maîtrise de TensorFlow ; Un bon niveau d'anglais.
Location : Saclay
Language / Level :
English : Intermediate
Language / Level :
French : Fluent

2026-41986 - STAGE - Ajustement des coefficients de diffusion à l'aide des flux du transport H/F

Thu, 29 Oct 2026 23:10:15 Z

Category : Neutronics and reactors physics
Contract : Internship
Position description :
Vous serez accueilli·e au sein de l’IRESNE, institut de la DES, où vous intégrerez l’équipe du laboratoire et participerez pleinement à ses activités. Les schémas de calcul neutronique à visée industrielle sont conçus pour offrir un compromis pertinent entre précision et temps de calcul. Une approximation couramment utilisée est l’approximation de la diffusion. Il s’agit de la loi de Fick pour les neutrons. L’utilisation de cette approximation soulève plusieurs enjeux, notamment la détermination des coefficients de diffusion. Les schémas de calcul industriels sont organisés autour de deux étapes. Une étape « réseau » lors de laquelle le transport des neutrons est résolu très finement sur une fraction de la géométrie, et une étape cœur lors de laquelle l’approximation de la diffusion est utilisée sur la géométrie 3D du cœur entier. L’étape réseau permet d’estimer des grandeurs moyennées utilisées pour la résolution de l’équation de la diffusion. L’expérience montre que le calcul en diffusion sur la géométrie du calcul réseau ne permet pas de retrouver les principales grandeurs neutroniques. Un calcul d’équivalence est alors classiquement mené pour corriger les écarts. Ce sujet de stage explore une autre voie: l’adaptation des coefficients de diffusion. Le travail attendu pour ce stage consiste à mettre en place le calcul de l’écart entre le résultat attendu de la loi de Fick, et celui estimé à partir d’un jeu de coefficient de diffusion et de flux. Une méthode d’ajustement sera alors utilisée pour estimer les coefficients de diffusion. Une fois un jeu de coefficient de diffusion estimés, des calculs de diffusion en cœur entier seront menés ainsi que des calculs Monte-Carlo. Les résultats des calculs en diffusion menés avec les coefficients de diffusion ajustés ou ordinaires seront comparés aux résultats du calcul Monte-Carlo. Un travail similaire a déjà été mené sur des réacteurs CANDU en 2016 (Ashlea V. K. Colton, 2016, University of Ontario Institute of Technology). L’étudiant prêtera une attention particulière aux temps de calcul, et étudiera la possibilité d’utiliser des coefficients de diffusion directionnels.

Vous êtes étudiant(e) en Master 2 ou en 3ᵉ année d’école d’ingénieurs, une formation dans le domaine du nucléaire constituant un atout supplémentaire. Pourquoi Intégrer le CEA ? Donner du sens à votre carrière en travaillant au service des grands enjeux sociétaux de demain. Avoir des perspectives de carrière avec plus de 60 familles de métier, des formations... Nos avantages : RTT, réseau de ligne de bus sur certains centres (gratuit), restauration collective, CSE… Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l’intégration des personnes en situation d’handicap, cet emploi est ouvert à toutes et à tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d'organisation.
Location : Saint-Paul-lez-Durance
Language / Level :
French : Maternal

2026-41840 - Stage - bac+5 - Module spatial mosaïque H/F

Thu, 29 Oct 2026 23:10:14 Z

Category : Mechanical and thermal
Contract : Internship
Position description :
L’émergence des constellations de satellites nécessite de changer radicalement le design des modules photovoltaïques spatiaux afin de maitriser les coûts et de pouvoir fabriquer en grande série. Le Département des Technologies Solaires du CEA travaille aujourd’hui sur la conception d’un module spatial répondant à ces besoins, en s’appuyant notamment sur des prototypes de petite taille. Ceux-ci permettent de réaliser différents tests de vieillissement tôt dans la phase de conception. En revanche, la taille typique d’un panneau photovoltaïque spatial est généralement bien supérieure au mètre carré. Dès lors, afin de passer de la taille du prototype de laboratoire à un prototype industriel à échelle réelle, plusieurs stratégies sont adoptables. L’une d’entre elles consiste à assembler plusieurs modules spatiaux de petite taille pour former ensuite un panneau de grande taille, à la façon d’une mosaïque. Le sujet de stage traite justement de ce problème : concevoir un harnais permettant l’assemblage de plusieurs modules spatiaux de petite taille et assurant à la fois le passage du courant électrique entre tous les modules et la bonne tenue mécanique de l’ensemble. La conception de ce harnais sera par ailleurs contrainte par les exigences d’un usage en orbite basse et devra donc résister à un environnement agressif, respecter les spécifications spatiales et présenter un coût limité. Le harnais devra, en particulier, maintenir un poids extrêmement léger pour minimiser la masse surfacique de l’assemblage final. Enfin, le harnais devra également permettre le remplacement facile de l’un des modules composant la mosaïque afin de permettre la réparabilité de l’ensemble. Lors de ce stage, vous travaillerez au laboratoire des applications modules photovoltaïques (LAM) dont la conception d’architectures de modules photovoltaïques pour des applications spécifiques et exigeantes représente un des axes de recherche. Dans un premier temps, vous réaliserez un état de l’art des différentes technologies permettant la fabrication de panneaux photovoltaïques spatiaux de grande taille, en vous focalisant sur : • Les solutions existantes pour l’assemblage de modules spatiaux en mosaïque. • Les matériaux et procédés compatibles avec les contraintes spatiales. Dans un second temps, vous concevrez et optimiserez un harnais d’assemblage en : • Contribuant à la définition de nouveaux concepts de design innovants. • Réalisant des calculs analytiques pour évaluer la résistance mécanique du harnais. Des simulations numériques pourront être réalisées afin de modéliser l’assemblage mosaïque en cyclage thermique. • Testant expérimentalement des sous-ensembles mécaniques afin de valider les calculs analytiques. • Sélectionnant des matériaux adaptés (ex. : polymères, composites, structures alvéolaires) et validant leur compatibilité avec les exigences de légèreté et de coût. • Mettant au point un processus de fabrication

De formation bac+5, vous êtes à la recherche d'un stage deb 6 mois qui vous permettra de valider votre diplôme. Compétences scientifiques : Sciences et génie des matériaux, mécanique des matériaux Connaissances : Matériaux, mécanique des matériaux Vous êtes reconnu(e) pour votre : ingéniosité, rigueur, esprit d'équipe, autonomie, PARLONS DE VOUS ! Nous recherchons un·e candidat·e en fin d’études en école d’ingénieur ou en master pour un stage de niveau BAC+5. Vous disposez d’un cursus orienté sciences et génie des matériaux, avec un focus particulier sur la mécanique des matériaux. Idéalement, vous avez déjà travaillé dans un environnement industriel de R&D dans lequel vous avez su vous adapter rapidement à un cahier des charges spécifique. Par ailleurs, vous aimez concevoir, modéliser des assemblages de matériaux et interpréter des résultats expérimentaux pour adapter la conception. 📈🔍 Ce stage requiert donc de bonnes compétences en mécanique des matériaux ainsi qu’en caractérisations expérimentales. Des connaissances en informatique (Python notamment) sont fortement recommandées et seront appréciées. Au-delà des compétences techniques, ce stage nécessite un esprit d’analyse et d’initiative ainsi qu’une appétence pour le travail d’équipe afin d’être force de proposition. PARLONS DE NOUS ! 🗣️ Vos principaux interlocuteurs sont des spécialistes en science des matériaux et conception de modules photovoltaïques spatiaux. Un environnement de travail idéal pour développer rapidement une forte expertise avant un premier emploi ! 💪 Notre force ? Un environnement de travail R&D avec des infrastructures à l’état de l’art, permettant d’être à cheval entre l’industrie et la recherche ! ⛰️Le stage se déroulera près de Chambéry, au bord du lac du Bourget, sur le site de l’INES. Une localisation idéale pour alterner activités nautiques, outdoor et de montagne !
Location : Le Bourget du lac
Language / Level :
French : Fluent
Language / Level :
English : Fluent

2026-41763 - STAGE - Mesure nucléaire et analyse pour la détermination de la teneur en uranium H/F

Thu, 29 Oct 2026 23:10:14 Z

Category : Intrumentation, metrology and control
Contract : Internship
Position description :
Vous serez accueilli·e au sein de l’IRESNE, institut de la DES, où vous intégrerez l’équipe du laboratoire et participerez pleinement à ses activités. Dans le cadre d’une collaboration avec Orano, le CEA étudie la performance de sondes gamma utilisées pour la détermination de la concentration en uranium du minerai dans des puits de forage. Plusieurs types de sondes, dont le principe repose sur la détection des rayonnements gamma émis par l’uranium et ses descendants, peuvent être mises en œuvre, ainsi que différentes méthodes d’analyses. Associé à cet aspect expérimental, des codes de calcul sont utilisés pour modéliser et prendre en compte des effets physiques – tels que le déséquilibre radioactif de la chaine de décroissance ou l’atténuation des rayonnements dans le minerai – pour obtenir une teneur en uranium la plus précise et la plus juste. L’objectif du stage est de réaliser des études comparatives calculs/calculs et calculs/expérience pour évaluer les performances (justesse, précision, temps de calcul) de différents codes Monte Carlo (TRIPOLI4, MCNP, PHITS) pour la simulation de la réponse de sondes de spectrométrie gamma utilisées en prospection minière de l’uranium. Cette étude permettra d’identifier les limites et les pistes d’améliorations possibles des voies de modélisation proposées. Une autre étude se focalisera sur la réponse de détecteurs de type Geiger-Müller, qui repose sur des mécanismes d’interaction différents des sondes à cristaux solides comme les détecteurs germanium, NaI ou CeBr. Enfin, un troisième volet portera sur des méthodes d’analyse avancées (Machine Learning, méta-modèles) afin de simuler la réponse de sondes gamma spectrales dans différents environnements de forage en vue d’établir des modèles de prédiction de la teneur en uranium par apprentissage automatique. La validité de ces simulations sera ensuite testée sur des diagraphies de puits réels.

Étudiant M2 ou dernière année école d’ingénieur, physique nucléaire ou interaction rayonnement-matière. Pourquoi Intégrer le CEA ? Donner du sens à votre carrière en travaillant au service des grands enjeux sociétaux de demain. Avoir des perspectives de carrière avec plus de 60 familles de métier, des formations... Nos avantages : RTT, réseau de ligne de bus sur certains centres (gratuit), restauration collective, CSE… Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l’intégration des personnes en situation d’handicap, cet emploi est ouvert à toutes et à tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d'organisation.
Location : Saint Paul lez Durance
Language / Level :
English : Intermediate

2026-41296 - STAGE 6 mois. Estimation conjointe de l'objet et de paramètres inconnus en tomographie H/F

Thu, 29 Oct 2026 23:10:12 Z

Category : Mathematics, information, scientific, software
Contract : Internship
Position description :
Vous serez accueilli·e au sein de l’équipe Imagerie du Laboratoire de Mesures Nucléaires (CEA) et à l'institut de Mathématiques de Marseille (Aix Marseille Université, Campus Saint Charles) et participerez pleinement aux activités de ces laboratoires. L'objectif de ce stage consiste en la proposition et le développement d'un algorithme permettant à la fois la reconstruction de l'image mais également l'estimation des paramètres d'acquisition inconnus. Mathématiquement, le problème est formulé sous la forme d’un problème de minimisation des moindres carrés non linéaires séparables régularisé, où l’opérateur modélisant l’acquisition des données dépend des paramètres d’acquisition inconnus. La particularité de cette formulation réside dans la présence de deux termes de régularisation, un sur l’objet et l’autre sur les paramètres d’acquisition inconnus. Ce stage vous permettra de développer des compétences clés à travers les missions suivantes: La méthode de résolution explorée durant ce stage est une extension de la méthode variable projection basée sur les méthodes primales duales proximales. En particulier, cette méthode devra être capable de gérer les deux régularisations tout en offrant des garanties de convergence théorique. D’un point de vue pratique, la méthode développée devra être capable de reconstruire des objets de grande taille, de l’ordre de quelques giga-octets. Les paramètres à estimer pourront eux aussi être nombreux, de l’ordre de plusieurs centaines. La méthode développée sera intégrée dans la boite à outils Tigre, qui offre un cadre performant pour le développement de méthodes de reconstruction tomographiques, avec des fonctions de base optimisées pour GPU. Enfin, l’efficacité de l’algorithme développé sera validée sur des données expérimentales. En particulier, différentes fonctions de régularisation seront investiguées afin d’obtenir la meilleure reconstruction d’image possible. Ce projet permettra au stagiaire de renforcer ses compétences dans les méthodes d'optimisation pour la résolution de problèmes inverses en imagerie et dans la programmation scientifique pour la résolution de problèmes à large échelle. Le ou la stagiaire sera encadré par une ingénieure de recherche spécialiste en imagerie tomographique côté CEA et par deux enseignants chercheurs mathématiciens spécialistes des méthodes d’optimisation côté Aix Marseille Université. Il ou elle évoluera dans deux environnements de recherche stimulant en lien avec des problématiques stratégiques liées au contrôle non destructif.

Nous recherchons un étudiant préparant un Master 2 ou en dernière année d'école d'ingénieurs en mathématiques appliquées ou en traitement du signal, orienté vers le machine learning. Rigoureux(se) et autonome, le ou la candidate devra posséder de solide bases en optimisation et en traitement du signal. Une très bonne maîtrise de la programmation en Python et en calcul scientifique sera fortement appréciée. Un intérêt et une première expérience dans le traitement d'images et/ou les problèmes inverses est souhaitable. Date de début du contrat souhaitée : Février / Mars 2027 Pour candidater, faites nous parvenir votre CV, votre lettre de motivation et vos relevés de notes L3 / M1. Nous avons hâte de découvrir votre profil ! Pourquoi Intégrer le CEA ? - Donner du sens à votre carrière en travaillant au service des grands enjeux sociétaux de demain. - Avoir des perspectives de carrière avec plus de 60 familles de métier, des formations... - Nos avantages : RTT, réseau de ligne de bus sur certains centres (gratuit), restauration collective, CSE… Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l’intégration des personnes en situation d’handicap, cet emploi est ouvert à toutes et à tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d'organisation.
Location : Saint-Paul-Lez-Durance (CEA) et Marseille (I2M)
Language / Level :
French : Fluent
Language / Level :
English : Fluent

2026-41919 - Stage - Déploiement d'algorithmes de ML adaptés au matériel-Saclay- H/F

Thu, 29 Oct 2026 15:44:04 Z

Category : Mathematics, information, scientific, software
Contract : Internship
Position description :
Rejoignez-nous en Stage ! CEA Tech Corporate from CEA Tech on Vimeo. Description du poste : Les équipes du LIAE sont à la tête du développement du framework Aidge [1, 2]. Aidge est une plateforme open source et complète qui prend en charge l'ensemble du cycle de vie de l'IA, de la conception du modèle à son déploiement optimisé. De plus, elle offre un ensemble complet d'outils et de méthodologies, spécifiquement conçus pour les systèmes embarqués et les dispositifs edge, afin d'analyser, d'optimiser, de valider et de déployer efficacement les modèles d'IA. Le développement de l’outil est soutenu par les projets DeepGreen [3] et NEUROKIT2E [4], étant ainsi enrichi et utilisé par plusieurs partenaires industriels et académiques. L'objectif de ce stage est de s'appuyer sur les modules Aidge existants (tels que ceux dédiés à la description matérielle, la génération de code et le déploiement) afin de développer des heuristiques pour trouver la meilleure stratégie de déploiement pour un modèle de réseau de neurones et un matériel cible donnés. Plus précisément, le travail consistera à : 1) Explorer et projeter (map) le graphe de calcul sur les différentes ressources matérielles (unités de traitement, composants mémoire) ; 2) Identifier et appliquer les transformations de graphe pertinentes (ex. tiling/tuilage, remplacement d'opérateurs, quantification) ; 3) Optimiser le déploiement pour respecter les contraintes d'allocation et de budget (ex. temps d'inférence, empreinte mémoire, consommation énergétique, exactitude des prédictions). À titre d'exemple, les cibles matérielles envisagées incluent des cartes telles que l'Alif Ensemble E7 [5] et la Texas Instruments TDA4VH [6]. Côté réseaux de neurones, l'étude s'appuiera sur des modèles de référence comme ResNet-18, ResNet-50 [7, 8] ainsi que YOLOv8 [9]. Références : [1] C. Moineau, M. Naud, I. De Albuquerque Silva, A. Farrugia, and O. Bichler. Aidge: A comprehensive and traceable library for deploying standalone embedded deep neural networks. 13th European Congress of Embedded Real Time Systems (ERTS 2026) , 2026. ⟨10.82331/ERTS.2026.42⟩. ⟨hal-05513843⟩ [2] Eclipse Aidge. https://eclipse.dev/aidge/ [3] Projet DeepGreen - https://deepgreen.ai/ [4] Projet NEUROKIT2E - https://www.neurokit2e.eu/ [5] Alif Semiconductor, Ensemble E7 Series Microcontrollers and Fusion Processors, Technical Datasheet / User Manual. [6] Texas Instruments, TDA4VH-Q1 Processors for High-Performance Automotive ADAS & Autonomous Driving, Product Folder. [7] K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, "Deep Residual Learning for Image Recognition," IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016. [8] TorchVision / PyTorch documentation, ResNet-18 and ResNet-50 Model Architectures. [9] Ultralytics, YOLOv8 Real-Time Object Detection and Image Segmentation Model, 2023. #CEA-List

Profil : Vous préparez un diplôme de niveau Bac+5 en informatique, systèmes embarqués ou génie logiciel. Vous êtes passionné(e) par la recherche scientifique et technologique et êtes reconnu(e) pour votre curiosité intellectuelle, votre esprit d'analyse et votre autonomie. Vous possédez des connaissances en Deep Learning ainsi qu'une expérience confirmée en développement embarqué (C/C++, optimisation bas niveau, contraintes matérielles). Rejoignez-nous, venez développer vos compétences et en acquérir de nouvelles ! Vous avez encore un doute ? Nous vous proposons : L'opportunité de travailler au sein d'une organisation de renommée mondiale dans le domaine de la recherche scientifique, Un environnement unique dédié à des projets ambitieux au profit des grands enjeux sociétaux actuels, Une expérience à la pointe de l’innovation, comportant un fort potentiel de développement industriel, Des moyens expérimentaux exceptionnels et un encadrement de qualité, De réelles opportunités de carrière à l’issue de votre stage Un poste au cœur de la métropole grenobloise, facilement accessible via la mobilité douce favorisée par le CEA, Une participation aux transports en commun à hauteur de 85%, Un équilibre vie privée – vie professionnelle reconnu, Un restaurant d'entreprise, Une politique diversité et inclusion, 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.
Location : Saclay
Language / Level :
English : Intermediate

2026-42362 - Internship RISC-V matrix/vector ISA extension Benchmark-Grenoble-H/F

Thu, 29 Oct 2026 15:41:09 Z

Category : Micro and nano technologies
Contract : Internship
Position description :
As an intern at the CEA, you will have the opportunity to work within a world-renowned research environment. Our teams consist of passionate and dedicated experts, providing an ideal setting for learning and collaboration. You will have access to state-of-the-art equipment and top-tier research resources to carry out your assignments. The work conducted may potentially lead to a scientific publication. Internship Description This internship will take place within a group specializing in the design of energy-efficient digital integrated circuits. An embedded computing platform based on RISC-V CPUs is available, targeting either bare-metal computing (RV32) or the booting of an embedded operating system (CVA6). The intern will be responsible for identifying existing open-source matrix/vector ISA extension, installing the best forks (namely 2), including software chain (gcc, linker) and setting up a benchmark test suite adapted to the context of embedded low-energy computation, like EEMBC, data movement compression, error correction, signal processing, convolutions, non-linear activation functions, using vector and matrix computations [1-2], Preliminary work on the ARA platform done in the lab, will allow the intern to become familiar with the existing setup [3-4]. The primary objective of this internship is to benchmark and analyze the performance of RISC-V vector and matrix ISA extensions. This will involve profiling the performance and resource utilization of different RISC-V implementations with these extensions enabled, using RTL simulators and/or architectural emulators (e.g., QEMU). If time allows, the chosen architectures will be mapped on ASIC technology to include performance evaluation with the impact of back-end non-idealities. The secondary objective is to investigate potential improvement of the lab’s offering in the compute domain. Conditions This internship is intended for master (or engineering school) students in their last year. It is possible to base the master’s thesis on the subjects treated during the internship. The student will have a 6-month remunerated stage contract, plus benefits for accommodation in Grenoble and public transportation. References [1] XUANTIE-RV [2] quadrilatero [3] ara [4] lab's RISCV summit 2026 poster Useful links https://www.cea.fr/english | https://list.cea.fr/en/ | https://maps.app.goo.gl/rD6qoGjxWvJuvYHy6 #CEA-List

This offer is dedicated to engineering degree / master students looking for an ambitious research-oriented internship. Candidates should have a background in electronic or computer engineering, with solid knowledge of computer architectures and digital design. It is desirable to have familiarity with RISC-V microprocessors or architectural simulators. Knowledge on SystemC, Git data-management, UNIX scripting is a plus.
Location : GRENOBLE
Language / Level :
French : Fluent
Language / Level :
English : Intermediate

2026-42393 - Stage Stratégies de reconstruction 3D de surfaces par ultrasons pour l'imagerie adaptative-Saclay-H/F

Thu, 29 Oct 2026 14:57:58 Z

Category : Management and projects
Contract : Internship
Position description :
En tant que stagiaire au CEA, vous aurez l'opportunité de travailler au sein d'un environnement de recherche de renommée mondiale. Nos équipes sont composées d'experts passionnés et dédiés, offrant un cadre propice à l'apprentissage et à la collaboration. Vous aurez accès à des équipements de pointe et à des ressources de recherche de premier ordre pour mener à bien vos missions. Éventuellement, les travaux menés donneront lieu à une publication scientifique. Contexte : Le Contrôle Non Destructif (CND) et notamment le contrôle par ultrasons occupe une place importante dans l’industrie avec l’objectif de détecter et caractériser des défauts dans des pièces ou des structures. Généralement, le contrôle consiste à analyser des images du milieu traversé par les ondes : une sonde émet des ondes acoustiques et enregistre les échos renvoyés par les surfaces et les défauts rencontrés. Les sondes utilisées sont constituées de plusieurs éléments piézoélectriques, capables d’émettre et de recevoir des ultrasons. En contrôlant les instants d’émission de chaque élément, il est possible d’orienter les ondes ou de les focaliser dans une région de la pièce à contrôler. Les méthodes d’imageries actuelles dites « synthétiques » (Total Focusing Method, Plane Wave Imaging) se basent sur une focalisation numérique ce qui réduit considérablement le nombre d’émissions par rapport aux méthodes d'imagerie classiques, mais augmente le nombre d’opérations nécessaire pour le calcul d’une image. Ces méthodes ont pour avantage de proposer une focalisation optimale dans toute la zone imagée. Pour former ces images, il est nécessaire de déterminer les temps de parcours des ondes entre la sonde et les différents points du matériau. Lorsque le contrôle est réalisé à travers une surface complexe, par exemple courbe ou irrégulière, sa géométrie doit être prise en compte pour calculer correctement ces trajets. L’imagerie dite « adaptative » répond à cette difficulté en estimant la surface à partir des données ultrasonores, puis à utiliser cette information pour reconstruire l’intérieur de la pièce, sans connaissance préalable de sa géométrie. Actuellement, les capteurs multiéléments couramment utilisés en imagerie adaptative sont des capteurs dont les éléments sont disposés sur une ligne permettant de produire des images dans un plan. Les sondes matricielles, dont les éléments sont répartis sur une surface suivant deux directions, ouvrent la possibilité de reconstruire directement des volumes en plus d’améliorer la qualité des images. Ce passage à la 3D impose toutefois d'adapter les calculs et de choisir astucieusement le type d'émission pour que l’ensemble du volume à inspecter reçoive suffisamment d’énergie ultrasonore. Qu’attendons-nous de vous ? L’objectif du stage est d’évaluer différentes stratégies d’émission avec des sondes matricielles ainsi des méthodes de traitement des données pour améliorer la précision et la robustesse de l'estimation de surface #CEA-List

Vous préparez un diplôme de niveau Bac +5 dans le domaine de la physique/acoustique/traitement du signal. Vous possédez des connaissances en physique des ondes ou en traitement du signal et avec des compétence en programmation (python/matlab). Rejoignez-nous, venez développer vos compétences et en acquérir de nouvelles ! Vous avez encore un doute ? Nous vous proposons : L'opportunité de travailler au sein d'une organisation de renommée mondiale dans le domaine de la recherche scientifique, Une expérience à la pointe de l’innovation, comportant un fort potentiel de développement industriel, Des moyens expérimentaux et un encadrement de qualité, Une participation aux transports en commun à hauteur de 85%, Un restaurant d'entreprise, 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.
Location : Saclay
Language / Level :
French : Intermediate
Language / Level :
English : Intermediate

2026-42322 - STAGE - Modélisation CFD du flashing suite au bouchage partiel dans les générateurs de vapeur H/F

Thu, 29 Oct 2026 14:28:24 Z

Category : Thermohydraulics and fluid mechanics
Contract : Internship
Position description :
Vous serez accueilli·e au sein de l’IRESNE, institut de la DES, où vous intégrerez l’équipe du laboratoire et participerez pleinement à ses activités. Vous souhaitez enrichir vos compétences dans le domaine du nucléaire et réussir votre stage de fin d'études ? N'hésitez plus, et rejoignez le CEA ! Entreprise engagée pour répondre aux défis de la transition énergétique et qui veille sur le bien-être de ses salariés, toujours plus fort d'un équilibre vie personnelle/vie professionnelle placé au milieu de ses enjeux sociaux. Le CEA est l'acteur majeur de la recherche, du développement et de l'innovation, mais pas que ; c'est aussi un lieu d'enrichissement relationnel et professionnel, toujours dirigé vers l'avenir !

De votre côté,vous cherchez une entreprise : Qui développe vos compétences et construit votre parcours professionnel Qui donne une possibilité d'être en télétravail Qui prône la mixité et la diversité Qui est acteur majeur de la recherche dans le nucléaire Le CEA est un acteur engagé dans l’accueil, l’insertion et le maintien dans l’emploi des salariés en situation de handicap. Ainsi, si vous le souhaitez, vous pouvez également joindre tous documents justifiants de votre situation de handicap (RQTH, carte mobilité inclusion, pension d’invalidité, etc).
Location : CADARACHE
Language / Level :
English : Fluent

2026-42321 - STAGE - Etude CFD d'un dispositif expérimental pour le réacteur RJH H/F

Thu, 29 Oct 2026 14:26:42 Z

Category : Mechanical and thermal
Contract : Internship
Position description :
Vous serez accueilli·e au sein de l’IRESNE, institut de la DES, où vous intégrerez l’équipe du laboratoire et participerez pleinement à ses activités. Vous souhaitez enrichir vos compétences dans le domaine du nucléaire et réussir votre stage de fin d'études ? N'hésitez plus, et rejoignez le CEA ! Entreprise engagée pour répondre aux défis de la transition énergétique et qui veille sur le bien-être de ses salariés, toujours plus fort d'un équilibre vie personnelle/vie professionnelle placé au milieu de ses enjeux sociaux. Le CEA est l'acteur majeur de la recherche, du développement et de l'innovation, mais pas que ; c'est aussi un lieu d'enrichissement relationnel et professionnel, toujours dirigé vers l'avenir !

De votre côté,vous cherchez une entreprise : Qui développe vos compétences et construit votre parcours professionnel Qui donne une possibilité d'être en télétravail Qui prône la mixité et la diversité Qui est acteur majeur de la recherche dans le nucléaire Le CEA est un acteur engagé dans l’accueil, l’insertion et le maintien dans l’emploi des salariés en situation de handicap. Ainsi, si vous le souhaitez, vous pouvez également joindre tous documents justifiants de votre situation de handicap (RQTH, carte mobilité inclusion, pension d’invalidité, etc).
Location : Cadarache
Language / Level :
English : Fluent