Informations générales
Entité de rattachement
Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.
Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.
Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.
Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :
• La conscience des responsabilités
• La coopération
• La curiosité
Référence
2024-33621
Description de l'unité
Basé principalement à Grenoble et Chambéry, le Laboratoire d'Innovation pour les Technologies des Energies nouvelles et les Nanomatériaux (Liten) est un acteur majeur de la recherche européenne entièrement dédié aux nouvelles technologies de l'énergie.
Unité du LITEN, le Département des Technologies des Nouveaux Matériaux a pour mission de développer pour l'industrie française des matériaux, des procédés et des composants performants tout en répondant à la notion d'économie de matière et d'énergie en toute sécurité pour l'homme et l'environnement.
Dans ce département, le Service Architecture 3D développe des matériaux et des procédés pour la réalisation de pièces de formes ou de propriétés spécifiques, offrant de meilleures performances tout en répondant à la notion d'économies de matière et d'énergie, en se basant en particulier sur des compétences de mise en forme des poudres par différents procédés disponibles sur la plateforme technologique POUDRINNOV2.0 (injection, fabrication additive,…).
Vous avez l'opportunité d'apporter votre contribution à la mission du Laboratoire des Matériaux et Composants Magnétiques : développer et mettre en œuvre des matériaux magnétiques avec un volet composants électromagnétiques ; développer des technologies d'élaboration et de mise en forme des matériaux magnétiques par métallurgie des poudres.
Description du poste
Domaine
Matériaux, physique du solide
Contrat
Stage
Intitulé de l'offre
Stage Ingénieur / Master 2 H/F
Sujet de stage
Identification des phases présentes dans des alliages ferromagnétiques par analyse d'images
Durée du contrat (en mois)
4 ou 6 mois
Description de l'offre
Les outils d’Intelligence Artificielle (IA) peuvent permettre d’analyser des images de matériaux observés par Microscopie Electronique à Balayage (MEB) dans des laboratoires de recherche et de quantifier, par exemple, les tailles de grains, les pores et les phases secondaires avec précision ce qui est intéressant pour relier ces observations aux performances des matériaux. La classification des différentes caractéristiques microstructurales est souvent effectuée par un « classifier » CNN (Convolutional Neural Network) et les histogrammes de tailles des objets par des régressions CNN. Ces outils sont génériques et disponibles dans des bibliothèques Python.
L'objectif du stage sera de constituer des bases de référence (dataset) constituées d’images d’aimants frittés et/ou de rubans obtenues par MEB sur des coupes polies au laboratoire des matériaux magnétiques du CEA-LITEN, afin d’entrainer un modèle de Machine Learning (ML).
Ce modèle doit permettre in fine de séparer de façon automatique les caractéristiques microstructurales (phases secondaires, grains, joints de grains, pores, défauts) selon leur différents contrastes et morphologies. On souhaite se baser sur l’approche décrite dans une publication portant sur d’autres alliages et notamment reconduire la mise en œuvre des outils d’IA existants .
Une partie importante du travail du stage sera de constituer les bases de données d’images MEB avec un traitement « manuel » afin de constituer la base d’apprentissage pour le modèle supervisé de Machine Learning.
Profil du candidat
De formation bac+5, vous êtes à la recherche d'un stage d'une durée entre 4 et 6 mois.
Compétences scientifiques : Sciences des matériaux - Programmation en Python
Connaissances : Machine Learning
Vous êtes reconnu(e) pour votre : sens de l'organisation, sens du relationnel, sens de l'initiative, capacité à rendre compte,
Localisation du poste
Site
Grenoble
Localisation du poste
France, Auvergne-Rhône-Alpes, Isère (38)
Ville
Grenoble
Critères candidat
Langues
Anglais (Courant)
Diplôme préparé
Bac+5 - Diplôme École d'ingénieurs
Possibilité de poursuite en thèse
Non
Demandeur
Disponibilité du poste
03/03/2025
Je me crée un espace candidat
