- Expertini Resume Scoring: Our Semantic Matching Algorithm evaluates your CV/Résumé before you apply for this job role: Machine learning pour le placement optimal de capteurs H/F.
 
  
  
    
    
  
      Urgent! Machine learning pour le placement optimal de capteurs H/F Position in Grenoble - CEA
Description de l'offre
Rejoignez-nous en stage !
En tant que stagiaire au CEA-LETI (Institut de recherche technologique de CEA Tech), 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.
Le Laboratoire signaux et systèmes de capteurs (LSSC), au sein du service système de capteurs électroniques pour l’énergie (SSCE), mène des activités dans le domaine de la fusion de signaux issus de capteurs embarqués et exploite la multi-modalité (capteurs de natures diverses) par des études en traitement du signal et en algorithmique embarquée.
Vos missions :
Ce sujet de stage explore l'utilisation des réseaux de neurones informés par la physique (Physics-Informed Neural Networks ou PINNs) pour optimiser le placement de capteurs dans des systèmes régis par des équations aux dérivées partielles (PDE), par exemple la dispersion de polluants dans l’air.
Les PINNs intègrent directement les lois physiques dans des réseaux de neurones, permettant de calculer les sensibilités des observations par rapport aux paramètres à estimer avec précision, facilitant la construction de la matrice d'information de Fisher (FIM).
Cette matrice est ensuite utilisée pour formuler et résoudre un problème d'optimisation visant à maximiser l'information recueillie par les capteurs, aboutissant à un placement optimal.
Ce projet combine ainsi l'apprentissage automatique et la modélisation physique pour améliorer l'efficacité et la précision des systèmes de surveillance.
Les objectifs du stage sont :
- Développer des modèles PINNs pour calculer les sensibilités des paramètres du modèle par rapport aux observations des capteurs.
- Construire la FIM pour mesurer l'information apportée par chaque capteur, et optimiser le placement des capteurs pour maximiser l'information recueillie.
L’approche sera validée par des résultats de simulation de dispersion de polluants.
Durant tout votre stage, une attention particulière sera portée à l’organisation de votre code, sle suivi de versions et sa documentation, ainsi qu’à l’analyse critique des résultats obtenus pour différentes paramétrisations des algorithmes.
 Moyens / Méthodes / Logiciels
Python, Git, pytorch
 Profil du candidat
QU’ATTENDONS-NOUS DE VOUS ?
Vous êtes en cursus de formation de niveau Master 2 en université ou en 3ème année d’école d’ingénieur, dans les disciplines suivantes : sciences des données, informatique, mathématiques, modélisation (EDP), traitement de signal.
Vous avez suivi des cours en machine learning et deep learning et disposez idéalement d’une première expérience dans ces domaines.
Toute expérience antérieure dans le domaine de la recherche sera valorisée, notamment la lecture d’articles scientifiques.
Vous faites preuve de rigueur, d’autonomie, de curiosité et d’enthousiasme pour résoudre des problèmes ouverts.
Pourquoi venir au LETI – DSYS ?
Un poste au cœur de la métropole grenobloise, facilement accessible via la mobilité douce favorisée par le CEA,
Un environnement unique de recherché dédié à des thématiques à fort enjeu sociétal, comme la préservation des ressources (économie de la fonctionnalité, monitoring et optimisation de la consommation en eau…) ou l’efficacité énergétique (maintenance prévisionnelle, optimisation des process)
Une expérience sur une thématique à la pointe de l’innovation, comportant un fort potentiel de développement industriel, par exemple dans le domaine de l’aéronautique ou de la bioproduction.
Des formations pour renforcer vos compétences ou en acquérir de nouvelles, en électronique embarquée, en mécatronique, ou en simulation de systèmes multiphysiques multi-échelles.
Un équilibre vie privé – Stage
✨ Smart • Intelligent • Private • Secure
Practice for Any Interview Q&A (AI Enabled)
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Real-time Machine learning Jobs Trends in Grenoble, France (Graphical Representation)
Explore profound insights with Expertini's real-time, in-depth analysis, showcased through the graph below. This graph displays the job market trends for Machine learning in Grenoble, France using a bar chart to represent the number of jobs available and a trend line to illustrate the trend over time. Specifically, the graph shows 1301 jobs in France and 7 jobs in Grenoble. This comprehensive analysis highlights market share and opportunities for professionals in Machine learning roles. These dynamic trends provide a better understanding of the job market landscape in these regions.
Great news! CEA is currently hiring and seeking a Machine learning pour le placement optimal de capteurs H/F to join their team. Feel free to download the job details.
Wait no longer! Are you also interested in exploring similar jobs? Search now: Machine learning pour le placement optimal de capteurs H/F Jobs Grenoble.
An organization's rules and standards set how people should be treated in the office and how different situations should be handled. The work culture at CEA adheres to the cultural norms as outlined by Expertini.
The fundamental ethical values are:The average salary range for a Machine learning pour le placement optimal de capteurs H/F Jobs France varies, but the pay scale is rated "Standard" in Grenoble. Salary levels may vary depending on your industry, experience, and skills. It's essential to research and negotiate effectively. We advise reading the full job specification before proceeding with the application to understand the salary package.
Key qualifications for Machine learning pour le placement optimal de capteurs H/F typically include Computer Occupations and a list of qualifications and expertise as mentioned in the job specification. Be sure to check the specific job listing for detailed requirements and qualifications.
To improve your chances of getting hired for Machine learning pour le placement optimal de capteurs H/F, consider enhancing your skills. Check your CV/Résumé Score with our free Resume Scoring Tool. We have an in-built Resume Scoring tool that gives you the matching score for each job based on your CV/Résumé once it is uploaded. This can help you align your CV/Résumé according to the job requirements and enhance your skills if needed.
            Here are some tips to help you prepare for and ace your job interview:
Before the Interview:To prepare for your Machine learning pour le placement optimal de capteurs H/F interview at CEA, research the company, understand the job requirements, and practice common interview questions.
Highlight your leadership skills, achievements, and strategic thinking abilities. Be prepared to discuss your experience with HR, including your approach to meeting targets as a team player. Additionally, review the CEA's products or services and be prepared to discuss how you can contribute to their success.
By following these tips, you can increase your chances of making a positive impression and landing the job!
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