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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

Domaine : Sciences pour l'ingénieur
Contrat : Stage
Description du poste :
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.
Ville : Saclay
Langue / Niveau :
Français : Courant
Langue / Niveau :
Anglais : Courant

2026-41900 - Ingénieur·e en Intelligence Artificielle et Calcul Haute Performance H/F

Fri, 30 Oct 2026 09:04:20 Z

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : CDD
Description du poste :
Vous souhaitez contribuer au développement de l’intelligence artificielle à grande échelle et participer à des projets européens à fort impact scientifique et technologique ? Rejoignez la Maison de la Simulation en tant qu'ingénieur·e en intelligence artificielle et calcul haute performance (HPC) pour contribuer au projet européen AI Factory. Au sein de la Maison de la Simulation, vous participez au développement et à l’optimisation de solutions d’IA sur des infrastructures de calcul haute performance, au service des communautés scientifiques et de leurs applications. AI Factory France est une plateforme nationale et européenne qui fédère de nombreux partenaires, dont le CEA, le CNRS, Inria et GENCI. Elle s’appuie notamment sur les supercalculateurs Jean Zay, Adastra et Joliot-Curie, ainsi que sur le futur supercalculateur Alice Recoque, conçu pour les usages de l’intelligence artificielle. Au sein de ce projet, vous accompagnez les utilisateurs qui déploient des workflows d’IA à grande échelle sur des systèmes HPC. Vous contribuez à leur montée en compétences en concevant des supports de formation et en animant des ateliers dédiés à l’utilisation du HPC pour l’IA. Vous participez également à l’adaptation et au fine-tuning de modèles de fondation, ainsi qu’à la mise au point de méthodes de benchmarking pour évaluer leurs performances sur différentes architectures. Vous analysez les métriques obtenues afin d’identifier les goulots d’étranglement et de proposer des optimisations en matière de scalabilité et d’efficacité. En lien avec des partenaires internationaux, vous contribuez à la rédaction de guides de bonnes pratiques, de documentations techniques et de publications scientifiques. Vous pouvez aussi représenter le projet lors de conférences, de réunions et d’événements communautaires. Le poste offre l’occasion de participer à un projet européen innovant, au croisement de l’IA et du calcul scientifique, et de travailler avec des ressources de calcul de pointe. Le CEA propose une rémunération adaptée au diplôme et à l’expérience, jusqu’à trois jours de télétravail par semaine, ainsi que des avantages en matière de transport, de protection sociale et de congés.

Vous êtes titulaire d’un master ou d’un doctorat en informatique, en intelligence artificielle, en sciences du calcul ou dans un domaine connexe. Une expertise en intelligence artificielle serait un plus. Vous souhaitez mettre vos compétences au service de projets de recherche ambitieux et contribuer au déploiement de l’intelligence artificielle à grande échelle ? Rejoignez-nous pour accompagner les communautés scientifiques dans l’exploitation des technologies d’IA sur les infrastructures de calcul haute performance. Vous maîtrisez Python et disposez d’une expérience en calcul parallèle. Vous connaissez les principaux frameworks d’intelligence artificielle et de machine learning, notamment PyTorch et/ou TensorFlow, ainsi que leur utilisation et leur optimisation sur des infrastructures HPC. Une bonne compréhension des systèmes et architectures HPC, en particulier des environnements reposant sur des GPU, est attendue. Une expérience dans la préparation et le traitement de données, le fine-tuning de modèles à grande échelle ou le déploiement de workflows d’IA sur des infrastructures HPC constituera un atout pour réussir dans ce poste. Vous êtes capable d’analyser des problématiques techniques complexes, d’évaluer les performances d’applications et d’identifier des pistes d’optimisation adaptées aux différentes architectures de calcul. Vous appréciez le travail en équipe et les collaborations interdisciplinaires et internationales. Votre aisance relationnelle et vos qualités de communication vous permettent de partager vos connaissances et votre expertise auprès de publics variés, notamment à travers des ateliers, des documentations techniques, des formations ou des publications scientifiques. Pourquoi nous rejoindre ? En rejoignant la Maison de la Simulation (MdlS), vous évoluerez au sein d’une unité ouverte sur des projets nationaux et internationaux, en interaction avec des communautés scientifiques, des établissements partenaires et de nombreux acteurs de la recherche. …Et ce n'est pas tout ! Les à-côtés de votre mission principale peuvent vous intéresser : Un écosystème de recherche à la pointe, dédié à des thématiques à fort enjeu sociétal. Des formations pour renforcer vos compétences et accompagner votre évolution. Un équilibre vie privée/vie professionnelle reconnu et facilité par des possibilités de télétravail. Un CE riche en avantages sociaux, culturels et sportifs. Des avantages pratiques : restaurant d’entreprise, transport pris en charge à 75%, navettes depuis Paris, etc. Vous souhaitez faire partie de l’aventure ? Postulez dès maintenant et mettez votre énergie au service de la recherche et de l’innovation ! 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.
Ville : Gif-sur-Yvette

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

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : Stage
Description du poste :
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.
Ville : Cadarache

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

Thu, 29 Oct 2026 23:10:16 Z

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : Stage
Description du poste :
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
Ville : Saclay
Langue / Niveau :
Anglais : Courant

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

Thu, 29 Oct 2026 23:10:16 Z

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : Stage
Description du poste :
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.
Ville : LILLE

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

Thu, 29 Oct 2026 23:10:15 Z

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : Stage
Description du poste :
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.
Ville : Grenoble

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

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : Stage
Description du poste :
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.
Ville : Saint-Paul-Lez-Durance (CEA) et Marseille (I2M)
Langue / Niveau :
Français : Courant
Langue / Niveau :
Anglais : Courant

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

Thu, 29 Oct 2026 15:44:04 Z

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : Stage
Description du poste :
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.
Ville : Saclay
Langue / Niveau :
Anglais : Intermédiaire

2026-42403 - CDI Ingénieur.e de Modélisation et Développement logiciel en physique du cycle/neutronique H/F

Thu, 29 Oct 2026 15:25:30 Z

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : CDI
Description du poste :
APOLLO3® est un code de transport neutronique déterministe multi-échelle, multi-filière, de nouvelle génération utilisé pour réaliser des simulations avancées 3D de cœurs des réacteurs nucléaires actuels ou du futur (REP, EPR, SMR, RNR, MSR, Propulsion Navale, Réacteurs Expérimentaux, …). Il permet de réaliser des calculs à l’échelle de l’assemblage (dit réseau) et à l’échelle du cœur (en exploitant des bibliothèques multi-paramétrées assemblages). MENDEL est le code d’évolution et d’estimation des sources de radiation, il permet de calculer l’ensemble des grandeurs physiques associées aux phénomènes de la radioactivité et de leur incertitudes. Le solveur d’évolution isotopique est partagé avec les codes: APOLLO3®, TRIPOLI-4®, TRIPOLI-5®. Ces deux codes sont développés au sein du Laboratoire par une équipe dynamique et motivée, comportant une quinzaine d’ingénieurs-chercheurs, doctorants et post-doctorants. Les langages de programmation utilisés sont le C++ et le Python. Vous participez au développement des codes MENDEL et APOLLO3 ® pour consolider les versions actuelles et préparer les prochaines versions afin de mieux répondre aux besoins des utilisateurs du code au CEA et chez ses partenaires industriels (EDF, Framatome, ORANO). Vous contribuez au développement et à la vérification de certains composants des codes MENDEL et APOLLO3 et leurs interfaces utilisateur en vue de la construction de schémas de calculs plus précis et performants. Ces missions requièrent une bonne aptitude au travail en équipe, de l'autonomie ainsi que des bonnes compétences en informatique scientifique, en particulier une bonne connaissance des méthodologies, outils et langages de développement logiciel en programmation parallèle : Linux, programmation orientée objet C++/Python, OpenMP, MPI, etc. Des connaissances en physique du cycle combustible et des réacteurs seront nécessaires. Cette mission a lieu dans le contexte de l’industrialisation de MENDEL auprès des partenaires EDF/ORANO et d'APOLLO3® en vue de son utilisation pour les schémas de calcul innovants pour la PN et pour la chaîne de calcul industrielle ODYSSEE. Vous intégrerez l’équipe de développement des ces deux codes dans notre Laboratoire et interagirez avec les utilisateurs du code.

PARLONS DE VOUS ! Vous êtes diplômé.e d’un Bac+5 (type école d’ingénieurs) en informatique Scientifique et/ou physique des réacteurs. Vous justifiez de 3 à 5 ans d’expérience dans le développement de composants logiciels, programmation en orientée objet. Pour réussir dans ces missions, une bonne aptitude au travail en équipe, de l'autonomie, ainsi que de solides compétences en informatique scientifique sont requises. Il est aussi nécessaire d'avoir une bonne connaissance des méthodologies, outils et langages de développement logiciel, tels que Linux, la programmation orientée objet en C++/Python, OpenMP, MPI, et bien d'autres ! Au-delà des compétences techniques, ce poste nécessite une forte aptitude au travail en équipe et à l'esprit de service. Curieux.se, rigoureux.se et doté.e d’un bon esprit d’analyse, vous souhaitez contribuer au développement de solutions logicielles performantes et innovantes. Envie de relever un nouveau défi professionnel ? Rejoignez-nous et mettez votre expertise au service de projets ambitieux ! « 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 »
Ville : Saclay
Langue / Niveau :
Anglais : Intermédiaire

2026-42401 - CDI Ingénieur.e de Modélisation et Développement Logiciel en neutronique H/F

Thu, 29 Oct 2026 15:14:04 Z

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : CDI
Description du poste :
APOLLO3® est un code de transport neutronique déterministe multi-échelle et multi-filière de nouvelle génération. Il est utilisé pour effectuer des simulations avancées en 3D des cœurs de réacteurs nucléaires actuels et futurs, tels que les REP, EPR, SMR, RNR, MSR, la propulsion navale, et les réacteurs expérimentaux. Ce code permet de réaliser des calculs à l'échelle de l'assemblage (réseau) et à l'échelle du cœur, en exploitant des bibliothèques multi-paramétrées d'assemblages. Développé au sein de notre Laboratoire, APOLLO3® est porté par une équipe dynamique et motivée, composée d'une vingtaine d'ingénieurs-chercheurs et de doctorants. Les langages de programmation utilisés pour ce développement sont le C++ et le Python. Cette mission a lieu dans le contexte de l’industrialisation du code APOLLO3®, entre autres en vue de son utilisation pour la simulation du parc nucléaire existant et futur jusqu'aux études du prototypes pour la fermeture du cyle. Vous intègrerez l’équipe de développement de ce code au Laboratoire et interagirez avec les utilisateurs du code. Votre rôle consistera à participer au développement du code APOLLO3® pour consolider les versions actuelles et préparer l'industrialisation des prochaines versions. Ces évolutions visent à mieux répondre aux besoins des utilisateurs du code au CEA et chez les partenaires industriels (EDF, Framatome, ORANO) pour la modélisation du parc nucléaire existant et futur. Vous contribuerez également au développement et à la vérification de certains composants du code et de leurs interfaces utilisateur. Ces missions ont pour objectif la construction de schémas de calculs plus précis et performants.

PARLONS DE VOUS ! Vous êtes diplômé.e d’un Bac+5 (type école d’ingénieurs) en informatique Scientifique et/ou physique des réacteurs. Vous justifiez de 3 à 5 ans d’expérience dans le développement de composants logiciels, programmation en orientée objet. Pour réussir dans ces missions, une bonne aptitude au travail en équipe, de l'autonomie, ainsi que de solides compétences en informatique scientifique sont requises. Il est aussi nécessaire d'avoir une bonne connaissance des méthodologies, outils et langages de développement logiciel, tels que Linux, la programmation orientée objet en C++/Python, OpenMP, MPI, et bien d'autres ! Au-delà des compétences techniques, ce poste nécessite une forte aptitude au travail en équipe et à l'esprit de service. Curieux.se, rigoureux.se et doté.e d’un bon esprit d’analyse, vous souhaitez contribuer au développement de solutions logicielles performantes et innovantes. Envie de relever un nouveau défi professionnel ? Rejoignez-nous et mettez votre expertise au service de projets ambitieux ! « 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 »
Ville : Saclay
Langue / Niveau :
Anglais : Intermédiaire

2026-42383 - CDI Ingénieur⋅e-chercheur⋅e⋅ en Intelligence Artificielle et Analyse de données H/F

Thu, 29 Oct 2026 07:28:19 Z

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : CDI
Description du poste :
Au sein du laboratoire LIAD (Laboratoire d'Intelligence Artificielle et de science des Données), vous évoluez dans une équipe spécialisée dans l’apprentissage statistique et la modélisation probabiliste des incertitudes en simulation numérique. Cette équipe étudie et développe des méthodes répondant aux besoins du CEA sur ces thématiques et assure parallèlement leur implémentation dans la plateforme logicielle Uranie qui met à disposition les nouvelles fonctionnalités aux utilisateurs métiers. Vous contribuez au renforcement de ces activités, particulièrement pour le soutien aux développement des réacteurs de quatrième génération, au travers des missions suivantes : - Maitrise des méthodes d’apprentissage machine en mode supervisé et non supervisé ; - Quantification des incertitudes de codes de calculs multi physiques, analyse de sensibilité - Mise en œuvre de ces méthodes pour compléter les modélisations physiques dans les outils de calcul scientifique (modèles phénoménologiques, remontées d’échelles) et à la construction de méta-modèles ; - Etudier et développer des méthodes pour rendre les modèles "robustes" à des attaques intentionnelles ou non (adversarial learning, régularisation de type Lipschitz des modèles) ; - Etudier et développer les méthodes liées à la génération de données telles que les GAN (Generative Adversial Network), les VAE (variational auto-encoders), les normalizing flows, les modèles de diffusion... ; - Déploiement de ces méthodes aux analyses et à l’interprétation de données complexes : images et champs (vitesse, pression, …) statiques ou temporels ; - Mise en œuvre de ces méthodes en s’appuyant sur les librairies classiques du domaine : TensorFlow, PyTorch, JAX, Scikit-Learn... - Valorisation de ces travaux via des formations, des collaborations en interne CEA avec d’autres Directions (DRF, DRT, DAM), en externe avec nos partenaires industriels (EdF, Framatome) et avec le monde académique (CMLA, LIMSI, projets ANR), des publications, et la participation à des conférences nationales et internationales.

PARLONS DE VOUS ! Vous disposez d’un Bac+5 à Bac+8 en probabilités, statistiques, mathématiques appliquées , idéalement avec une première expérience professionnelle de 1 à 2 ans. Une expérience de travail dans le domaine de l’énergie est un plus. Vous possédez de solides compétences en : - Python, - TensorFlow, - PyTorch, - JAX, - Les OS Linux (et Windows), - La plateforme Uranie Nous recherchons une personne rigoureuse, curieuse et qui saura aussi faire preuve d’autonomie. Votre esprit d’équipe sera aussi essentiel pour collaborer avec des interlocuteurs aux profils variés. Fluency in English required. Une bonne capacité d’adaptation, ainsi qu’une volonté d’apprendre et de développer continuellement ses compétences, seront également appréciées. « 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 »
Ville : Saclay
Langue / Niveau :
Anglais : Courant

2026-42376 - CDI Ingénieur⋅e-chercheur⋅e⋅ en Quantification d'Incertitudes H/F

Thu, 29 Oct 2026 07:15:52 Z

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : CDI
Description du poste :
Au sein du LIAD (Le Laboratoire d'Intelligence Artificielle et de science des Données), vous évoluez dans une équipe spécialisée dans le traitement des incertitudes en simulation numérique. Cette équipe développe des méthodes répondant aux besoins du CEA sur cette thématique et assure parallèlement leur implémentation dans la plateforme logicielle URANIE qui met à disposition les nouvelles fonctionnalités aux utilisateurs métiers. Vous contribuez au renforcement de ces activités, particulièrement pour le soutien au cycle de vie du combustible et pour le développement des réacteurs de quatrième génération, au travers des missions suivantes : - La résolution de problèmes relatifs à la quantification des incertitudes dans les simulations numériques de systèmes physiques complexes. Vous vous appuierez sur la génération de plans d’expériences, le traitement et la visualisation des données, la construction de modèles prédictifs de régression et/ou de classification (processus gaussiens, réseaux de neurones, Support Vector Machine), la mise en œuvre des techniques bayésiennes, le calcul de quantiles et de probabilités faibles pour garantir des marges de sûreté; - L’implémentation des nouvelles méthodes et fonctionnalités au sein de la plateforme URANIE afin de permettre leur utilisation au sein du STMF, mais aussi plus largement dans les autres services et départements du CEA ; - L’adaptation des méthodes classiques à la complexification des analyses (fléau de la dimension, diversité de la nature des données non-scalaires, couplage de systèmes, changement d’échelle…) ; - La participation à la montée en compétence du LIAD sur les techniques d’apprentissage machine (machine learning) pour la modélisation des phénomènes physiques aux différentes échelles de simulation ; - La valorisation des travaux via la rédaction de notes techniques, l’écriture de publications dans des journaux consacrés aux incertitudes, et la participation à des conférences nationales et internationales.

PARLONS DE VOUS ! Vous disposez d’un Bac+5 à Bac+8 en probabilités, statistiques, mathématiques appliquées, idéalement avec une première expérience professionnelle de 1 à 2 ans. Une expérience de travail dans le domaine de l’énergie est un plus. Vous possédez de solides compétences en : - C++ - Python - ROOT - Les OS Linux (et Windows) - La plateforme Uranie - Les plateformes de ML Nous recherchons une personne rigoureuse, curieuse et qui saura aussi faire preuve d’autonomie. Votre esprit d’équipe sera aussi essentiel pour collaborer avec des interlocuteurs aux profils variés. Fluency in English required. Une bonne capacité d’adaptation, ainsi qu’une volonté d’apprendre et de développer continuellement ses compétences, seront également appréciées. « 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 »
Ville : Saclay
Langue / Niveau :
Anglais : Courant

2026-42079 - Étude de la fiabilité des accéléromètres MEMS H/F

Wed, 28 Oct 2026 23:06:59 Z

Domaine : Sciences pour l'ingénieur
Contrat : Stage
Description du poste :
Description du stage: Le stage commencera par étude bibliographique sur la fiabilité des composants MEMS et en particulier les accéléromètres ainsi que les méthodes utilisées. Ensuite, il faudra choisir les variantes des accéléromètres qui sont fabriqués au LETI à inclure dans l’étude de fiabilité. Le choix sera appuyé par des données suite à la caractérisation sous pointes des composants. Comme le packaging peut avoir une influence importante sur la longévité des composants, une réflexion sur une double étude sans/avec packaging sera menée. Un plan de tests détaillé va être aussi élaboré en fonction des conditions d’utilisation de ces composants et les possibles défaillances attendues. Ça peut inclure des tests sous différents conditions de température, des vibrations, des accélérations mécaniques… La méthodologie d’identification des modes de défaillance et l’inspection des composants feront aussi partie du projet.

Etudiant en dernière année d'école ingénieur ou Master 2 dans les domaines de la microélectronique, physique du composants ou matériaux. Vous aimez la rigueur et vous avez un esprit critique et analytique.
Ville : Grenoble
Langue / Niveau :
Français : Courant
Langue / Niveau :
Anglais : Intermédiaire

2026-41932 - Stage KV Cache design for efficient transformer deployment in edge systems-Saclay-H/F

Wed, 28 Oct 2026 23:06:58 Z

2026-41205 - Métrologie et spectrométrie des rayonnements X pour l'imagerie médicale H/F

Wed, 28 Oct 2026 23:06:55 Z

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : Post-doctorat
Description du poste :
« Rejoignez le CEA pour donner du sens à votre activité, mener ou soutenir des projets de R&D nationaux et internationaux, cultiver et faire vivre votre esprit de curiosité. » En synthèse qu’est-ce que nous proposons ? Nous cherchons un(e) post-doctorant(e) spécialisé(e) en métrologie et spectrométrie des rayonnements X. Ce post-doctorat est basé sur le site du CEA Paris-Saclay, Essonne (91). Il est à pourvoir dès que possible. Qu’attendons-nous de vous ? Le poste comporte deux volets indépendants. Le premier (axes 1-3) porte sur : - la rédaction de guides méthodologiques - la qualification des deux bancs de spectrométrie du LNHB (CdTe et HPGe) - l'établissement de nouvelles conditions de référence - des mesures cliniques sur site - la participation à une comparaison inter-laboratoire Le second volet (axes 4-5) porte sur un dosimètre instrumenté dédié à l'imagerie radiologique, issu d'une thèse en cours de finalisation : - fabrication d'une présérie, étalonnage - caractérisation métrologique complète, validation clinique en hôpital - réalisation d'un démonstrateur #CEA-List ; #Ingénieure ; #Chercheuse ; #Research Engineer

Vous êtes titulaires d'un doctorat en métrologie et spectrométrie des rayonnements X. Vous êtes une personne curieuse, méthodique et impliquée. VOUS AVEZ ENCORE UN DOUTE ? Les à-côtés de votre mission principale peuvent nous intéresser : -Un écosystème de recherche à la pointe, unique en son genre et dédié à des thématiques à fort enjeu sociétal, qui donne du sens à votre mission -Des formations pour renforcer vos compétences, en acquérir de nouvelles et booster votre mission -Un équilibre vie privée / vie professionnelle reconnu par nos collaborateurs -La possibilité de télétravailler pour équilibrer les temps de transport et contribuer à votre qualité de vie -Un CE riche en avantages et en activités sociales, culturelles et sportives -Un lieu de travail au cœur d’un plateau dynamique, entouré d’écoles et d’entreprises de la tech Cela vous tente ? Postulez, ce poste est fait pour vous ! 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.
Ville : Saclay

2026-42375 - CDI Ingénieur-Chercheur en Informatique Scientifique H/F

Wed, 28 Oct 2026 16:06:40 Z

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : CDI
Description du poste :
Rejoignez une équipe jeune et dynamique d’une vingtaine de personnes, avec des profils variés et des compétences polyvalentes en informatique scientifique, en mathématiques appliquées et en physique ! Le poste consistera à s'intégrer à notre équipe de développement afin de contribuer au projet SALOME (https://www.salome-platform.org) et à renforcer notre pôle génie logiciel. Il requiert de bonnes compétences en développement informatique Python C++ RUST, des compétences en génie logiciel au sens large, en architecture logicielle, en intégration continue et déploiement (CI/CD), en techniques de conteneurisation, en logiciel libre. Des connaissances en physique sont recommandées, pour faciliter les échanges avec nos utilisateurs et nos partenaires industriels ou académiques. Vos principales missions : - Développer en équipe de nouvelles fonctionnalités dans la plateforme SALOME, - Aider nos partenaires à développer des codes de calculs scientifique utilisant les services de la plateforme SALOME, par exemple le code MANTA. - Conseiller nos collègues physiciens dans le domaine du génie logiciel (qualité informatique, efficacité, robustesse, tests, CI/CD, déploiement, devops) - Contribuer au développement d'une plateforme permettant de réaliser des calculs scientifiques en mode SAAS - Construire et déployer des conteneurs industrialisant les simulations numériques réalisées avec les outils de calcul scientifiques (OCS) de nos partenaires. Vous évoluerez dans un cadre bienveillant, bénéficierez d’une grande liberté d’entreprendre, vous développerez vos compétence grâce au travail en équipe, à l’entre-aide, aux nombreuses formations, à la veille technologique, au partage.

PARLONS DE VOUS ! Vous êtes titulaire d’un doctorat en Informatique - Mathématiques appliquées - Physique et vous avez une expérience professionnelle de 3 à 5 ans d’expérience en recherche ou en développement scientifique. Vous possédez de solides compétences en : - Langages Python, - C++, - RUST, - Système d’exploitation Linux, - MPI, - Architecture logicielle, - Conteneurisation, - Déploiement d'applications Vous utilisez régulièrement : git, gitlab, cmake, gdb, valgrind, cppcheck, jenkins, bash, Docker, Singularity, VSCodium, ParaView/VTK. Vous êtes aussi rigoureux.se, autonome, vous faites preuve de curiosité scientifique, de créativité et d’un bon esprit d’équipe ! Fluent English is required. Si vous êtes prêt.e à relever le challenge, n'hésitez pas ! « 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 »
Ville : Saclay
Langue / Niveau :
Anglais : Courant

2026-42370 - Internship - Superconducting Electronics for Quantum Computing Applications - Grenoble-H/F

Wed, 28 Oct 2026 15:36:20 Z

Domaine : Sciences pour l'ingénieur
Contrat : Stage
Description du poste :
Join Us for an Internship! CEA Tech Corporate from CEA Tech on Vimeo. As an intern at the CEA, you will have the opportunity to work within a world-renowned research environment. Our teams are composed of passionate and dedicated experts, offering a conducive framework for learning and collaboration. You will have access to state-of-the-art equipment and top-tier research resources to carry out your missions. Context : Within the Laboratory for System Integration and Technologies at CEA Grenoble, you will join a research team specializing in quantum technologies. You will be tasked with working on an innovative project related to the preparation of a PhD thesis on superconducting electronics for quantum computing. What do we expect from you? During this internship, you will be tasked with the following missions: Technological Review: Conduct a state-of-the-art review of superconducting electronics technologies (SFQ, AQFP, eSFQ, etc.), analyzing their specificities, performances, and potential for quantum computing applications. Functional Analysis: Identify and evaluate the key functions of the hardware stack of QPUs (spin qubits and superconducting qubits) for which SFQ blocks or other superconducting technologies could provide innovative solutions, particularly in terms of performance, energy consumption, and cryogenic integration. Circuit Design and Validation: Implement state-of-the-art superconducting circuits in the JoSim simulation environment. Participate in setting up a complete design flow: schematic capture, layout, parasitic extraction, and results analysis. Validate performance hypotheses and highlight these results in the context of quantum computing. Architectural Perspectives : Contribute to the identification of different architectural approaches and key technological building blocks to address the challenges of scaling QPUs. This internship does not require expertise in superconductivity at the start of the mission: you will be supported to build competencies in these technologies and tools. This internship is a unique opportunity to immerse yourself in a cutting-edge field, working on critical challenges for the scaling of fault-tolerant quantum computing. You will be supervised by experts and have access to advanced simulation tools to explore innovative solutions. Depending on your school's requirements, the subjects can be discussed. #CEA-List

We are looking for a candidate with an engineering degree in physics, electronics, or microelectronics, or a master's degree in applied physics, quantum electronics, or nanotechnologies. Prior experience in circuit design (analog, digital, or RF) will be a major asset. Desired Technical Skills : Experience in data processing and numerical analysis (Python, MATLAB, or similar tools). Strong foundation in applied mathematics (signal processing, physical modeling), with knowledge of quantum computing being appreciated. Familiarity with circuit simulation tools (SPICE, LTspice, Cadence, or equivalents). Knowledge of hardware description languages (HDL: Verilog, VHDL) for modeling digital systems. Having studied superconductivity and/or the Josephson effect is a plus. Prior experience in a cryogenic environment (low-temperature handling, device characterization) would be a true asset. Personal Qualities : Scientific curiosity and a taste for applied research. Autonomy and the ability to synthesize complex information (literature review, state-of-the-art analysis). Initiative to propose innovative solutions in an emerging field. Rigor and organizational skills to manage a project at the interface between theory and experimentation. This internship is aimed at candidates who are motivated by the technological challenges of quantum computing and wish to invest in a high-potential project, with the possibility of pursuing a PhD.
Ville : Grenoble
Langue / Niveau :
Anglais : Courant

2026-42368 - Stage BAC+5 calcul scientifique H/F

Wed, 28 Oct 2026 08:37:05 Z

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : Stage
Description du poste :
Missions : Le Laboratoire Réacteurs et Procédés (LRP) possède une expertise reconnue dans l'évaluation des performances des réacteurs d'hydrogénation catalytiques au travers d'une plateforme expérimentale et d'outils de simulations multi-échelles et multi-physiques. À l'heure actuelle, les simulations à l'échelle réacteur sont réalisées à l'aide COMSOL Multiphysics (cf. https://aiche.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/aic.15874). En plus d'être un logiciel propriétaire, ce qui engendre un coût d'exploitation élevé, COMSOL présente des limitations dans nos cas d’application spécifiques. La Direction des EnergieS (DES) du CEA, au travers du Département Modélisation des Systèmes et Structures (DM2S), développe des plateformes de simulation dédiées au calcul haute performance, notamment la plateforme opensource TRUST qui permet la résolution d’équations aux dérivées partielles par la méthode des éléments finis et/ou des volumes finis. L’objectif serait donc d’adapter les développements réalisés dans la plateforme TRUST aux simulations multi-physiques de réacteurs d’hydrogénation catalytique pour palier les limites de COMSOL. Durant ce stage vous devrez : - Prendre en main les équations du modèle : bilans, modèles de fermeture. - Identifier les briques manquantes dans la plateforme TRUST au travers de la mise en œuvre d'un cas de simulation 2D. Si le nombre de briques manquantes est restreint, vous serez amené à : - Proposer une architecture de programme pour l'implémentation de ces briques, - Implémenter cette architecture. Si le nombre de briques manquantes s'avère trop important, vous serez amené à identifier des alternatives (e.g., FENICS).

Diplôme préparé : Bac +5 – Master 2 Compétences scientifiques : Modélisation, Calcul scientifique Méthodes numériques, Programmation C++, Système Unix/Linux Vous êtes reconnu(e) pour votre : rigueur, autonomie, sens de l'initiative, sens de la synthèse Moyens/Méthodes/Logiciels : Plateforme TRUST, Plateforme SALOME, COMSOL Commentaires libres : Des connaissances thermodynamique, thermochimie et modélisation multi-physiques seraient un plus
Ville : Grenoble
Langue / Niveau :
Anglais : Courant

2026-42336 - Stage Développement de fonctions microfluidiques pour la caractérisation de nanovecteurs biologiques H/F

Wed, 28 Oct 2026 08:08:01 Z

Domaine : Sciences pour l'ingénieur
Contrat : Stage
Description du poste :
Notre équipe développe des systèmes de caractérisation biophysique destinés à la bioproduction, aux biothérapies et à la médecine personnalisée. Ils reposent notamment sur des résonateurs à nanocanal suspendu (SNR, Suspended Nanochannel Resonator), des capteurs nanomécaniques ultrasensibles permettant de peser des nanovecteurs biologiques individuellement. Leur utilisation exige une intégration mécanique, électronique et fluidique robuste, garante de mesures fiables et reproductibles. Ces travaux s’inscrivent dans une collaboration scientifique de plus de dix ans avec le laboratoire du Pr Scott Manalis au Massachusetts Institute of Technology (MIT, États-Unis), autour des technologies SMR et SNR. Elle a notamment donné lieu à des publications communes dans Nature Biotechnology (2016), ACS Sensors (2020) et Nano Letters (2022). Ce stage de six mois portera sur le développement et l’optimisation de l’interposeur fluidique reliant les échantillons aux puces SNR, afin de fiabiliser les mesures et de limiter la consommation de matière biologique. Deux axes seront explorés : l’intégration d’une membrane poreuse en amont des capteurs pour réduire le risque de colmatage des nanocanaux ; et le contrôle de l’injection de faibles volumes d’échantillons grâce à la technologie FlowStretch, fondée sur des microvannes et chambres microfluidiques à membrane élastomère déformable. Les solutions seront conçues sous forme de cartouches microfluidiques, fabriquées puis intégrées au banc de mesure. Des essais sur nanoparticules d’or et sur échantillons biologiques, notamment des vésicules extracellulaires (EVs) et des vecteurs viraux adéno-associés (AAVs), permettront d’identifier les limitations actuelles et de qualifier les nouvelles fonctions. L’étude pourra éventuellement être étendue aux bactéries si de nouveaux capteurs SNR adaptés sont disponibles pendant le stage. Les gains seront évalués quantitativement par comparaison avec le système de référence : fréquence de colmatage, volume d’échantillon consommé, reproductibilité des injections et rendement de mesure des particules individuelles à concentration donnée. Missions principales: Apprentissage du banc expérimental existant dans différentes configurations pour caractériser ses limites. Concevoir sous SolidWorks de nouvelles cartouches microfluidiques et les intégrer aux puces SNR. Préparer les échantillons, réaliser les mesures sur nanoparticules d’or et nanovecteurs biologiques, puis analyser les résultats. Valider expérimentalement les modules de filtration et d’injection sur des échantillons biologiques et quantifier les améliorations obtenues. Publications 1. N. Cermak et al., Nature Biotechnology, 34, 1052–1059 (2016). 2. M. Gagino et al., ACS Sensors, 5, 1230–1238 (2020). 3. G. Katsikis et al., Nano Letters, 22, 1511–1517 (2022). 4. Barrucand O. et al., IEEE MEMS 2026

Vous recherchez un stage de fin d'études de 6 mois dans le cadre d'une formation d'ingénieur ou d'un Master 2 à forte composante scientifique et expérimentale. Vous disposez d'une solide formation en physique appliquée, mécanique des fluides, microsystèmes ou instrumentation, avec un intérêt marqué pour la microfluidique, les nanotechnologies et la biophysique à l'échelle de la particule individuelle. Une formation pluridisciplinaire associant physique, chimie et biologie, ou une spécialisation en biotechnologies ou ingénierie biomédicale, serait particulièrement appréciée. Vous souhaitez mettre vos connaissances scientifiques au service du développement de technologies innovantes pour la santé, dans un environnement de recherche à l'interface entre ingénierie, physique et sciences du vivant. Vous appréciez autant la compréhension des phénomènes physiques que leur mise en application expérimentale. Vous êtes motivé(e) par la conception de dispositifs microfluidiques, leur intégration dans des systèmes de mesure de haute sensibilité et l'analyse quantitative de leurs performances. Vous êtes à l'aise avec la prise en main d'instruments de laboratoire et souhaitez vous investir dans la conception et la mise en œuvre de protocoles expérimentaux. Des connaissances en conception assistée par ordinateur (CAO, idéalement SolidWorks), en instrumentation électronique et en traitement de données (MATLAB) seraient appréciées. Un intérêt pour le pilotage d'instruments sous LabVIEW, notamment pour le suivi fréquentiel de résonateurs nanomécaniques à l'aide de systèmes FPGA, constituerait également un atout. Une première expérience en microfluidique, microfabrication ou biophysique expérimentale serait appréciée, sans être indispensable. Vous êtes également disposé(e) à travailler sur des échantillons biologiques, dans le respect des règles de sécurité et des bonnes pratiques applicables aux laboratoires de biologie de niveau de confinement 1 (BSL-1). Vous faites preuve de curiosité scientifique, de rigueur expérimentale, d'esprit critique et d'autonomie. Vos capacités d'analyse et de synthèse vous permettent d'interpréter les résultats expérimentaux, d'identifier les limitations rencontrées et de proposer des pistes d'amélioration. Enfin, vous appréciez le travail en équipe pluridisciplinaire et possédez de bonnes qualités relationnelles et de communication pour échanger avec des chercheurs et ingénieurs de différentes spécialités. Une bonne maîtrise de l'anglais scientifique est souhaitée
Ville : grenoble
Langue / Niveau :
Français : Bilingue
Langue / Niveau :
Anglais : Courant

2026-42197 - Stage en Modélisation Electromagnétique pour le Contrôle Non Destructif-Saclay-H/F

Tue, 27 Oct 2026 23:06:45 Z

Domaine : Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat : Stage
Description du poste :
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) par Courants de Foucault (CF) est une technique très utilisée dans de nombreux secteurs industriels (énergie, nucléaire, aéronautique, transports). La méthode est utilisée pour détecter et caractériser des défauts (fissures, corrosions, inclusions) dans des structures métalliques. Afin de concevoir/optimiser des sondes, qualifier des procédures d'inspection et aider les opérateurs à interpréter les signaux CF, la simulation numérique est indispensable. Contrairement aux méthodes comme les Éléments Finis qui imposent de mailler l'intégralité de la pièce et de l'air environnant (au prix de temps de calcul souvent rédhibitoires), l’utilisation de méthodes semi-analytiques basées sur les Équations Intégrales Volumiques (VIM – Volume Integral Method) constitue une alternative élégante et performante. Son principe consiste à ne discrétiser que le volume occupé par le défaut, lequel est modélisé par un contraste de propriétés du matériau (conductivité, perméabilité) qui agit comme une source secondaire équivalente. La physique de diffusion et de couplage électromagnétique dans la pièce est gérée semi-analytiquement dans des opérateurs intégraux appelés dyades de Green, permettant de calculer le champ total dans le défaut puis d'en déduire la réponse perçue par la sonde (par rayonnement ou par théorème de réciprocité). L'objectif de ce stage est de contribuer au développement, à l'extension physique (matériaux ferromagnétiques, inclusions magnétiques, configurations complexes) et à la validation expérimentale d'un solveur VIM. Qu'attendons-nous de vous? Le stage s'articulera autour d'une progression méthodique mêlant physique théorique, analyse numérique, développement logiciel et validation expérimentale : - Appropriation de la méthode VIM sur cas canonique (plaque non magnétique, contraste de conductivité ) - Extension du modèle aux configurations magnétiques - Validation numérique et expérimentale Si les jalons précédents sont franchis avec succès, l’étudiant(e) pourra traiter aussi la généralisation des dyades de Green à plusieurs couches conductrices/magnétiques et l’interaction de défauts multiples (prise en compte du couplage mutuel entre plusieurs défauts proches). #Cea-List

Profil : - Étudiant(e) en dernière année de Master (M2) ou d'École d'Ingénieur, spécialisé(e) en Physique (électromagnétisme, physique des ondes), Mathématiques Appliquées ou Calcul Scientifique / Modélisation Numérique. - Goût prononcé pour la physique (équations de Maxwell, fonctions de Green, formulations intégrales) et les méthodes numériques (algèbre linéaire, intégration numérique, traitement des singularités). Bonne maîtrise de la programmation scientifique (Python avec NumPy/SciPy). - Curiosité et appétence pour le travail expérimental en laboratoire (manipulations sur bancs de mesure courants de Foucault, analyse d'impédance) et pour la prise en main de logiciels de simulation tiers afin de valider ses propres modèles. - Rigueur scientifique, autonomie, esprit critique face aux résultats numériques/expérimentaux et capacité à communiquer clairement dans un environnement R&D pluridisciplinaire.
Ville : Saclay
Langue / Niveau :
Français : Courant