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Information

Stage - Machine learning pour le diagnostic des défauts non francs dans les câbles-Saclay-H/F

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Détail de l'offre

Informations générales

CEA (logo)

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

2026-42097  

Description de l'unité

Le laboratoire d'instrumentation multi-techniques (LIMTEC), composé de 25 collaborateurs, est chargé d'étudier et de développer des techniques de contrôle de monitoring et de diagnostic basées sur des physiques du spectre électromagnétique (courants de Foucault, radiographie et tomographie X, fluorescence X, thermographie active, réflectométrie électrique).

Description du poste

Domaine

Electromagnétisme, génie électrique

Contrat

Stage

Intitulé de l'offre

Stage - Machine learning pour le diagnostic des défauts non francs dans les câbles-Saclay-H/F

Sujet de stage

Les câbles peuvent subir des dégradations mécaniques ou thermiques qui n'entraînent pas nécessairement une rupture franche du conducteur. Ces défauts non francs peuvent modifier localement les propriétés électriques du câble et évoluer progressivement jusqu'à compromettre sa fiabilité. La réflectométrie électrique est une approche pertinente pour interroger l'état d'un câble à partir de sa réponse électrique. Le défi consiste toutefois à identifier les signatures faibles, à distinguer différents mécanismes de dégradation et à estimer leur position et leur sévérité. L'objectif de ce stage est de développer une méthodologie de diagnostic automatique dédiée à la caractérisation des défauts non-francs de faible signature. Cette approche combine des campagnes de mesures expérimentales et une modélisation physique de ces défauts afin de générer une base de données synthétiques. Ces données enrichies serviront ensuite à l'entraînement et à l'optimisation d'algorithmes de machine learning.

Durée du contrat (en mois)

6 mois

Description de l'offre

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 :

L’objectif de ce stage est de développer une méthodologie de diagnostic automatique dédiée à la caractérisation des défauts non-francs de faible signature. Cette approche combine des campagnes de mesures expérimentales et une modélisation physique de ces défauts afin de générer une base de données synthétiques. Ces données enrichies serviront ensuite à l'entraînement et à l'optimisation d'algorithmes de machine learning capables de : 

·        Détecter la présence d’un défaut ;

·        Localiser le défaut le long du câble ;

·        Caractériser sa nature et/ou son niveau de sévérité.

Qu’attendons-nous de vous ?

Le stage sera organisé autour des étapes suivantes :

1. Mise en place du protocole expérimental et création de défauts maîtrisés

2. Modélisation des câbles et des défauts

3. Construction d’une base de données hybride 

4. Développement et évaluation d’algorithmes de Machine Learning

 

#Cea-List

 

Moyens / Méthodes / Logiciels

VNA/AWG/oscilloscope, traitement de signal, méthodes d'optimization, Matlab/python

Profil du candidat

Profil :

Vous préparez un diplôme d'ingénieur ou un Master 2 spécialisé en génie électrique/ électromagnétisme.

Vous êtes passionné par la recherche scientifique et technologique et êtes reconnu pour votre esprit d'analyse, votre rigueur méthodologique et votre autonomie.

Vous possédez des connaissances en traitement du signal, mesure HF/RF (VNA..), modélisation de lignes de transmission, complétés par des compétences en machine learning et programmation sous Python ou 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,
  • 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.

Localisation du poste

Site

Saclay

Localisation du poste

France, Ile-de-France, Essonne (91)

Ville

Saclay

Critères candidat

Langues

Anglais (Intermédiaire)

Diplôme préparé

Bac+5 - Master 2

Demandeur

Disponibilité du poste

01/03/2027


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