Ingénieur-chercheur – Apprentissage automatique pour le comportement des matériaux H/F

Trouvé dans: Talent FR C2 - il y a 2 semaines

BruyèresleChâtel, France CEA Temps plein

Description de l'offre

Le CEA DAM recherche u n(e) Ingénieur-chercheur – Apprentissage automatique pour le comportement des matériaux  sur le site de Bruyères-Le-Châtel situé en Essonne (91).

Le poste est à pouvoir dès que possible.

VOTRE ENVIRONNEMENT DE TRAVAIL :

Le programme simulation et en particulier le standard de calcul de la fonction énergie et auto sûreté de la charge nécessite des modèles de physique précis et souvent très complexes du comportement de la matière. C’est le cas des modèles décrivant à l’échelle macroscopique le comportement des matériaux soumis à des chocs de forte intensité.

La modélisation complète des matériaux métalliques met en jeu les propriétés d’équation d’état, de loi de comportement, de transition de phase et d’endommagement.

Afin d’en accroître la précision et la robustesse, le développement de ces modèles s’appuie sur une démarche multiéchelle qui permet de transmettre les ingrédients physiques pertinents jusqu’à l’échelle macroscopique.

Les modèles validés à la fois sur les simulations basse échelle et sur les expériences de physique élémentaire, quand elles sont disponibles, sont finalement adaptés pour répondre aux contraintes opérationnelles des codes qui doivent les intégrer.

VOS MISSIONS : 

En tant qu'Ingénieur-chercheur – Apprentissage automatique pour le comportement des matériaux, vous aurez pour mission :


-  La prise en main des codes de simulation à l’échelle mésoscopique et macroscopique ainsi que l’implémentation de méthodes d’apprentissage automatique pour la transition d’échelles sur la base d’outils disponibles dans la littérature. 


-  La modélisation physique à l’échelle mésoscopique permettra la construction de bases de données pour lesquelles le candidat proposera des descripteurs pertinents pour encoder les caractéristiques microstructurales. 



-  L’implémentation des méthodes d’apprentissage machine de type réseau de neurones afin d’apprendre la relation structure-propriétés recherchée. Les résultats des simulations intégrant cette approche, effectuées sur les supercalculateurs du CEA-DAM, seront confrontés à des modèles phénoménologiques.

Profil du candidat

Le candidat recherché devra être titulaire d’un doctorat en physique avec une bonne connaissance en mécanique des milieux continus.

Il devra avoir une expérience dans le domaine de la simulation numérique , si possible incluant l’utilisation de méthodes d’apprentissage automatique.

Le candidat aura aussi pour mission l’encadrement de stagiaires de niveau master, dans un premier temps, puis de doctorants et post-doctorants dans un second temps. Des interactions avec les physiciens du Service de la Matière Condensée sont aussi attendues, en particulier concernant l’application des compétences d’apprentissage automatique à d’autres projets ponctuels.

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    Bruyères-le-Châtel, France CEA Temps plein

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    Bruyères-le-Châtel, France CEA Temps plein

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    Trouvé dans: Talent FR C2 - il y a 2 semaines

    Bruyères-le-Châtel, France CEA Temps plein

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    Trouvé dans: Talent FR C2 - il y a 2 semaines

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    Bruyères-le-Châtel, France CEA Temps plein

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