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  1. Publiée le 24/04/2024

    Contrat
    Thèse - Temps Plein
    Localisation
    7 (91)
    Niveau d'études
    Bac+4
    Missions

    Intitulé du poste :
    An integrated methodology for source-to-structure seismic safety assessment including uncertainty propagation by surrogate modeling

    Description de la mission :

    The seismic safety assessment of structures and components of nuclear power plants is based on a well-established methodology consisting in the (i) establishment of the site-specific seismic hazard, the (ii) computation of the dynamic response of structures interacting with the surrounding soil to compute seismic demand, the iii) evaluation of the seismic fragility of structures and components and iv) the convolution of hazard and fragility for safety assessment.

    The development of best-estimate approaches together with comprehensive consideration of uncertainties as well as the development of integrated approaches from hazard to structural response allow for more accurate risk estimates (e.g. SINAPS@ and METIS research projects) . Recently, an integrated methodology was proposed by Korres et al. accounting for the seismic wave propagation, from the source, through the complex geological medium in the regional and local scale of the site under consideration, and up to the structure’s foundation and its transmission to the sensitive equipment of interest (e.g., electro-mechanical devices, piping systems, etc.) . However, the link between physics-based simulation and regulatory approaches where seismic load is defined by response spectra still needs to be fully established. On the other hand, source-to-structure 3D simulation remain computationally expensive and requires the development of surrogate models in particular in the light of uncertainty propagation and sensitivity analysis.

    In this context, the main objective of this work is to develop a global methodology for seismic assessment of structures integrating: (i) a source-to-structure wave propagation modeling conditioned on the site-specific seismic hazard defined on the outcropping rock, and (ii) uncertainties at the different scales, while propagating them through the different steps of the procedure.

    The proposed strategy for this PhD work is based on ideas synthesized in the following :

    • Source-to-structure 3D physics-based simulations (PBS) :
    In order to appropriately model the seismic wave propagation at the different scales of analysis (regional scale ~km, site/structure scale ~m) , a spectral element (SEM) - finite element method (FEM) coupling based on the domain reduction method already implemented in Korres et al. is used as a basis for the numerical simulations. In this context, important components of the source-to-structure wave propagation can be explicitly taken into account.
    More precisely, such numerical approach requires : i) the definition of a realistic 3D geology (regional/local scale) and the mechanical properties of the structure, ii) the characterization and modeling of the excitation source on the regional scale, iii) the definition of the ground motion on the s

  2. Publiée le 23/04/2024

    Contrat
    Thèse - Temps Plein
    Localisation
    Guyancourt (78)
    Niveau d'études
    Bac+5 (Master / Ingénieur)
    Missions
    Description de poste externe

    Votre environnement

    Pour ses moteurs électriques, Renault a fait le choix des rotors bobinés qui ont le triple avantage d’éviter l’usage des terres rares, de permettre une forte densité massique de puissance et d’atteindre de très bons rendements à haute vitesse. Optimiser masse et rendement sont des axes de travail privilégiés des constructeurs pour améliorer l’autonomie de leurs véhicules. Mais, cette course à l’augmentation de la densité de puissance se heurte à des limites physiques, comme la tenue des bobinages à haute température.

    La bobine d’un rotor, qui peut être assimilée à un matériau composite est constituée d’un fil de cuivre émaillé, enroulé autour d’un stack de tôles et noyé dans une résine d’imprégnation. Sous l’effet des chargements mécaniques et thermique, cette bobine peut connaitre des avaries de fatigue pouvant conduire à l’écaillage des conducteurs.

    Votre mission

    Le travail proposé consistera à identifier, caractériser et modéliser les mécanismes d’endommagement des rotors bobinés.

    Livrables de la thèse :

    • Compréhension des mécanismes de la dégradation aux interfaces cuivre / émail et émail / résine
    • Caractérisation des lois de comportement des matériaux
    • Construction du modèle numérique d’un stack rotor avec prise en compte du process, des cycles de sollicitations et des défauts d’imprégnations
    • Identification des paramètres du modèle d’endommagement

    Votre profil

    Vous êtes diplômé(e) de BAC+5 d'école d'ingénieur avec une spécialisation en mécanique des matériaux. Vous avez une première expérience (projet en école, projet de fin d’étude, mastère …) en modélisation E.F sur Abaqus.

    Vous avez des connaissance générales sur le fonctionnement des machines électriques. Vous êtes reconnu(e) par vos solides compétences en mécanique des matériaux (comportement, Fatigue, usure, …) .

    Vous avez le goût pour les essais, pour la réalisation de prototype et pour la modélisation.

    Votre autonomie, sens critique, curiosité et rigueur scientifique sont clés de succès pour cette thèse.

    Vous vous reconnaissez dans cette annonce ? Alors ce poste est fait pour vous!

    Rejoignez-nous ! #CarMakerCareMakers

    Métier

    Transverse

    Durée du contrat

    36 months

    Renault Group s’engage à créer un environnement de travail inclusif et les conditions permettant à chacun de nous d’apporter sa passion, donner le meilleur de lui-même et s’épanouir, tout en étant lui-même.

    Nous trouvons notre force dans notre diversité et nous nous engageons à garantir l'égalité des chances en matière d'emploi, indépendamment de la couleur, de l'ascendance, de la religion, du sexe, de l'origine nationale, de l'orientation sexuelle, de l'âge, de la citoyenneté, de l'état civil, du handicap, de l’identité de genre, etc. Si vous avez un handicap ou un besoin particulier nécessitant l’aménagement du poste de travail ou de l’horaire de travail, merci de nous le faire savoir en remplissant ce formulaire.

    Afin de pouvoir suivre en temps réel l'évolution de vos candidatures et pouvoir rester en contact avec nous, nous vous invitons à créer un compte candidat. Cela ne vous prendra pas plus d’une minute et vous permettra également de faciliter vos prochaines candidatures.

    En soumettant votre CV ou votre candidature, vous autorisez Renault Group à utiliser et stocker des informations vous concernant à des fins de suivi de votre candidature ou de futurs emplois. Ces informations ne seront utilisées que par les sociétés de Renault Group tel que mentionné dans la Politique Groupe de protection des données personnelles.

  3. Publiée le 21/04/2024

    Contrat
    Thèse - Temps Plein
    Localisation
    Toulouse Area
    Missions

    Description de l'emploi :

    Et si VOTRE aventure continuait avec NOUS !

    Dans le cadre de l’approfondissement d'un cursus scolaire, vous recherchez un contrat CIFRE d'une durée de trois ans, vous permettant de valider l’accès au titre de Docteur.

    Nous vous proposons de travailler dans une entreprise leader mondial dans son domaine, tournée vers le digital, à la pointe de la recherche et de l’innovation.

    Une offre de contrat CIFRE intitulée Techniques d’apprentissage actif pour l’optimisation de la collecte de données sur une flotte d’aéronef (h/f) » vient de s'ouvrir au sein d’Airbus Commercial, sur son site de Toulouse.

    Vous rejoindrez l’équipe d’Architecture Système au sein du département "Connectivity and Data Systems” du bureau d’études Airbus

    L’objectif de cette thèse est de définir des méthodes basées sur l’apprentissage machine (Deep Learning, DL) opérant sur des volumes de données réduits afin d’identifier les données minimales à collecter.

    Dans le cadre des projets aéronautiques, la collecte de données est un point de difficulté car elle repose généralement sur un système embarqué pour l’acquisition et le stockage de données à bord de l’aéronef.

    De plus, l’utilisation des moyens de communication est généralement coûteuse dans l’environnement aéronautique, même lorsque des transmissions en temps réel ne sont pas nécessaires.

    Enfin (et ce dernier point n’est pas spécifique au domaine aéronautique) , le stockage et la gestion de données pour des applications de vision assistées par ordinateur représente rapidement des volumes de données importants, en particulier lorsqu’elles nécessitent des images ayant un haut niveau de résolution.

    Cette thèse repose sur deux domaines scientifiques:

    • l’intelligence artificielle explicable (eXplainable Artificial Intelligence)
    • et l’apprentissage actif (active learning) .

    Ces techniques s’appliquent généralement après la collecte des données, dans un environnement constitué par des systèmes hébergés au sol afin de sélectionner des données qui sont stockées dans une base de données centralisée. Une difficulté pour cette thèse, réside dans l’application des techniques en amont de la phase de collecte des données. Cela nécessite de résoudre plusieurs verrous qui peuvent principalement se résumer comme suit :

    • Définir une méthode “embarquable” pour des données de grandes dimensionnalité (des images de haute résolution) ,
    • Définir une méthode distribuée permettant d’optimiser la collecte à l’échelle d’une flotte d'aéronefs.

    La thèse s'appuiera sur un plan d'expérimentation utilisant les moyens Airbus

    Votre carte d’embarquement :

    • Formation en Informatique, Mathématiques appliquées, Aérospatiale ou Réseaux et télécoms.
    • Première expérience en relation avec le Machine Learning
    • Connaissance avérée des outils de développement pour le Machine Learning
    • Connaissance des bases de données SQL et NoSQL et des frameworks de manipulation de données
    • Capacité d'analyse et de résolution de problèmes
    • Connaissance de l'environnement AWS et des ses composants serait un plus.
    • Connaissance de l'exploitation d'un aéronef et de son fonctionnement (ex. : pilote) serait un plus.
    • Niveau de négociation en anglais.

    Cet emploi exige une connaissance des risques de conformité potentiels et un engagement à agir avec intégrité, comme base de la réussite, de la réputation et de la croissance durable de la société.

    Unité légale :

    Airbus Operations SAS

    Type de contrat :

    Doctorat, Contrat CIFREClasse Emploi (France) : Classe F11

    Niveau d'expérience :

    Débutant

    Famille d'emplois :

    Informatique&Comm, Traitemt Info/Données <JF-EN-EB>

    En soumettant votre CV ou votre candidature, vous autorisez Airbus à utiliser et stocker des informations vous concernant à des fins de suivi de votre candidature ou de futurs emplois. Ces informations ne seront utilisées que par Airbus.
    Airbus s'engage à assurer la diversité de sa main-d'œuvre et à créer un environnement de travail inclusif. Nous accueillons toutes les candidatures, quels que soient le milieu social et culturel, l'âge, le genre, l'invalidité, l'orientation sexuelle ou les croyances religieuses des postulants.

    Airbus est depuis toujours attaché à l'égalité des chances pour tous. En tant que tel, nous ne demanderons jamais aucun type d’avance de frais dans le cadre d'un processus de recrutement. Toute usurpation d'identité d'Airbus à cette fin doit être signalée à emsom@airbus.com.

    Chez Airbus, nous vous aidons à travailler, à vous connecter et à collaborer plus facilement et de manière plus flexible. Dans la mesure du possible, nous favorisons les modalités de travail flexibles pour stimuler la pensée innovante.

  4. Publiée le 19/04/2024

    Contrat
    Thèse - Temps Plein
    Localisation
    Lardy (91)
    Niveau d'études
    Bac+5 (Master / Ingénieur)
    Missions

    Votre environnement de travail :

    La thèse se déroulera au sein de la direction Systèmes & Mise au Point du Groupe Motopropulseur électrique (ePWT) et du service Cadrage Systèmes. Ce service est en charge du développement des architectures systèmes et de la rédaction des exigences fonctionnelles et dysfonctionnelles.

    Dans le contexte actuel, la connaissance de l’état de santé des composants devient un enjeu important pour le véhicule électrique afin d’assurer le bon fonctionnement des composants en toute sécurité et aux bonnes performances dans les différents cas d’usage et tout au long de la vie du véhicule.

    Vous serez basé(e) sur le site du Centre Technique de Lardy (91) .

    Vos missions :

    Cette thèse porte sur l’identification et la surveillance des paramètres caractéristiques de l’état de santé des machines électriques de traction des véhicules automobiles à partir du traitement de données numériques et des contextes de fonctionnement provenant des différentes unités de commande électronique du véhicule. Les données sont collectées pendant les phases de développement en laboratoire et tout au long de la vie d’utilisation des véhicules grâce aux moyens de connectivité embarqués.

    La connaissance de la physique qui régit le fonctionnement de ces machines et l’exploitation probabiliste des données de mesure dans le véhicule permettra l’apprentissage des indicateurs de l’état de santé des machines.

    Une fusion des données apprises dans le véhicule et celles issues du traitement des données collectées sur le cloud sur les véhicules de même famille permettra de prendre une décision optimale d’une maintenance préventive du véhicule qui sera proposée au client.

    Les travaux de cette thèse ont pour objectif de développer des méthodes d’identification et d’apprentissage statistique de grandeurs caractéristiques du vieillissement de machines électriques d’un véhicule automobile par l’exploitation combinée de données collectées sur le Cloud et transmises par une flotte de véhicules de la même famille via les moyens de connectivité embarqués dans chaque véhicule et de données temps réel acquises dans le véhicule en cours de son utilisation.

    Une estimation probabiliste sera faite de l’état de santé et de la durée de vie restante des machines électriques sur le véhicule en fonction des indicateurs de vieillissement, permettant ainsi de mettre en place une maintenance prédictive individualisée du véhicule.

    Dans ce cadre, vous serez amené à :

    • Etudier des méthodes de traitement de données massives (Big data) pour classifier et identifier des paramètres caractéristiques de vieillissement de systèmes du Powertrain en prenant l’exemple des machines électriques.
    • Construire des modèles offline de l’état de santé des systèmes étudiés
    • Construire une approche d’apprentissage statistique à partir de données temps réel online
    • La fusion de données des caractéristiques identifiées en offline et online qui permettent de prédire le comportement des systèmes et leurs durées de vie restante
    • Effectuer du recalage des prédictions par les observations temps réel
    • Construire une logique de maintenance prédictive optimale pour le client

    Vos principaux livrables sont :

    • Une étude bibliographique sur l’état de l’Art et les approches et techniques à envisager dans la thèse dans le domaine de traitement des données, de la modélisation et la prédiction des systèmes en vue de la maintenance prédictive.
    • La conception des algorithmes de traitement de données, des modèles de prédiction de la durée de vie restante.
    • Leur application sur les machines électriques des véhicules.

    Votre profil :

    Vous possédez un Master en sciences numériques et IA ou Diplôme d’ingénieur avec option IA.

    Vous avez des connaissances en mathématiques, physique, électronique et mécanique, maîtrisez les concepts, méthodes et algorithmes de Machine Learning ; traitement des signaux ; modélisation probabiliste, ainsi que les outils logiciels associés à ces techniques.

    Vous avez une bonne capacité d'analyse, êtes autonome, et aimez travailler en équipe. Vous êtes bon communicant et possédez de bonnes capacités rédactionnelles, en français et en anglais. Vous avez un attrait certain pour la recherche appliquée.

    Vous vous reconnaissez dans cette annonce ? Alors ce poste est fait pour vous !

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    Découvrez notre processus de recrutement : https://www.renaultgroup.com/talents/

    Métier

    Transverse

    Durée du contrat

    36 months

    Renault Group s’engage à créer un environnement de travail inclusif et les conditions permettant à chacun de nous d’apporter sa passion, donner le meilleur de lui-même et s’épanouir, tout en étant lui-même.

    Nous trouvons notre force dans notre diversité et nous nous engageons à garantir l'égalité des chances en matière d'emploi, indépendamment de la couleur, de l'ascendance, de la religion, du sexe, de l'origine nationale, de l'orientation sexuelle, de l'âge, de la citoyenneté, de l'état civil, du handicap, de l’identité de genre, etc. Si vous avez un handicap ou un besoin particulier nécessitant l’aménagement du poste de travail ou de l’horaire de travail, merci de nous le faire savoir en remplissant ce formulaire.

    Afin de pouvoir suivre en temps réel l'évolution de vos candidatures et pouvoir rester en contact avec nous, nous vous invitons à créer un compte candidat. Cela ne vous prendra pas plus d’une minute et vous permettra également de faciliter vos prochaines candidatures.

    En soumettant votre CV ou votre candidature, vous autorisez Renault Group à utiliser et stocker des informations vous concernant à des fins de suivi de votre candidature ou de futurs emplois. Ces informations ne seront utilisées que par les sociétés de Renault Group tel que mentionné dans la Politique Groupe de protection des données personnelles.

  5. Publiée le 16/04/2024

    Contrat
    Thèse - Temps Plein
    Localisation
    Guyancourt (78)
    Missions

    Poste recherché

    Dans le cadre d’un projet de R&D sur le processus Mégacasting, Renault développe une approche Casting 4.0 Métaverse appliquée à la HPDC (fonderie aluminium sous pression) . Nous vous proposons de participer à cette aventure.

    Votre environnement

    Vous serez intégré au sein de la DIPM (Direction Ingénierie Production Mécanique) de Renault auquel appartient le département Ingénierie Casting (RPPE) qui pilote tous les sujets d’innovation sur le casting et notamment la Road Map Casting 4.0 (fonderie aluminium sous-pression HPDC) de Renault. Cette feuille de route constitue une des réponses clés à la révolution actuelle du processus de construction des véhicules basée sur le MégaCasting.

    Cette thèse CIFRE est en partenariat avec un laboratoire de recherche auquel vous serez également rattaché. Vous y trouverez le support nécessaire à vos travaux de recherche. Vous serez encadré d’une part par un directeur de thèse dépendant du labo de recherche et d’autre part par un tuteur industriel Renault. Vous ferez donc partie de l’équipe Ingénierie process Casting Renault.

    La thèse s’articulera géographiquement entre le laboratoire de recherche, le technocentre de Renault à Guyancourt (78) et l’usine Renault de Cléon (76) .

    Votre mission

    SUJET DE THESE

    Les processus de production Renault intègrent des contrôles réalisés par tomographe. Votre objectif sera de créer un Avatar numérique de la pièce à partir du fichier issu du tomographe ce qui permettra de réaliser des contrôles virtuels de sa conformité dimensionnelle et son étanchéité. Nous pourrons ainsi anticiper les dérives à venir par une approche statistique.

    Vous devrez donc construire les étapes suivantes :

    Trouver ou développer l'algorithme pour rendre le fichier issu de la tomographie compatible. Déterminer la conformité dimensionnelle / ou non de la pièce mesurée par le tomographe. Modéliser l'évolution dimensionnelle de la production en fonction des mesures précédentes (#2) . Usiner "fictivement" la pièce à partir d'une numérisation usinage. Modéliser virtuellement le contrôle d’étanchéité de la pièce mesurée au tomographe à partir de son avatar. Définir le seuil de fuite (CC/min) à appliquer à la pièce à partir de laquelle, la pièce sera NOK suivant un cahier des charges. Modéliser l’évolution du seuil de fuite de la pièce en fonction des mesures précédentes (#6) .

    ENJEUX / INTERÊTS

    L’enjeu principal est d’améliorer les performances industrielles du processus innovant Mégacasting et ainsi réduire les coûts de production de Renault. Cet objectif se décline comme suit :

    • Eradiquer la sur-qualité sur pièces avant usinage (- 10% sur VT brute)
    • Supprimer les contrôles dimensionnels bord de ligne (-2% sur VT brute)
    • Supprimer le coût du leak test : Investissements (2M€ sur carter EV)
    • Dépôt d’un brevet « métaverse appliqué au contrôle qualité sur pièce brute »

    La digitalisation complète des données de sortie du processus HPDC (la conformité des pièces produites) est l’une des 3 briques indispensables à la road map Métaverse 4.0 de Renault

    Nous souhaitons que cette thèse se traduise par le dépôt d’un brevet « métaverse » appliqué au casting HPDC pour atteindre 0 panne / 0 scrap.

    Votre profil

    Ingénieur mécanique de formation avec de solides connaissances en matériaux.

    Compétences : Simulation calcul éléments finis et programmation.

    Capacité d’adaptation, autonome et dynamique.

    Motivé par la recherche destinée à une application industrielle.

    Anglais courant.

    Rejoignez-nous ! #RENAULUTION

    Notre processus de recrutement

    Découvrez notre processus de recrutement: https://www.renaultgroup.com/talents/nos-offres-dans-le-monde/

    Métier

    Transverse

    Durée du contrat

    36 months

    Renault Group s’engage à créer un environnement de travail inclusif et les conditions permettant à chacun de nous d’apporter sa passion, donner le meilleur de lui-même et s’épanouir, tout en étant lui-même.

    Nous trouvons notre force dans notre diversité et nous nous engageons à garantir l'égalité des chances en matière d'emploi, indépendamment de la couleur, de l'ascendance, de la religion, du sexe, de l'origine nationale, de l'orientation sexuelle, de l'âge, de la citoyenneté, de l'état civil, du handicap, de l’identité de genre, etc. Si vous avez un handicap ou un besoin particulier nécessitant l’aménagement du poste de travail ou de l’horaire de travail, merci de nous le faire savoir en remplissant ce formulaire.

    Afin de pouvoir suivre en temps réel l'évolution de vos candidatures et pouvoir rester en contact avec nous, nous vous invitons à créer un compte candidat. Cela ne vous prendra pas plus d’une minute et vous permettra également de faciliter vos prochaines candidatures.

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  6. Publiée le 16/04/2024

    Contrat
    Thèse - Temps Plein
    Localisation
    Cléon (76)
    Missions

    Au sein de la DIPM (Direction Ingénierie Process Mécanique) , le département « Electronique de puissance et Batterie » gère le développement des projets d’installation de moyens de production pour la fabrication de nouveaux moteurs électriques et met en œuvre des actions métier pour définir les process de demain.

    Nous recherchons un thésard pour traiter le sujet de thèse « Modélisation et caractérisation des contacts électriques sans soudure » en collaboration avec les laboratoires de recherche de l’INSA Lyon.

    La robustesse et la fiabilité des connexions électriques sont des composantes clés de nombreux systèmes électroniques de puissance modernes dans l’automobile. Elles peuvent être utilisées pour connecter des composants électroniques, des circuits imprimés, des câbles, des Busbars, des cellules de batteries, des sous-ensembles, entre autres choses.
    Dans de nombreuses applications, ces besoins ont conduit à réaliser des connexions comme la soudure pour garantir le profil de mission des systèmes et ceci au détriment de la réparabilité et de la recyclabilité des produits.
    Hors la réparabilité et la recyclabilité des produits sont 2 axes majeurs à prendre en compte dans nos développements et nous devons donc pour ce faire évaluer toutes les possibilités process et produits pour supprimer les connexions électriques soudées tout en gardant un ratio prix performance au meilleur niveau.

    Afin d’être en mesure d’effectuer des choix, nous devons donc modéliser et caractériser les contacts électriques suivant les profils de mission visés pour garantir des connexions fiables et efficaces tout au long du cycle de vie du produit.

    Cette thèse aura donc pour objectif d’identifier l’ensemble des procédés d’assemblage, des types de connexion électriques, ainsi que les roadmaps industrielles et ce afin de réaliser la modélisation et la caractérisation des contacts électriques de chacune de ces solutions pour les évaluer.

    Votre mission

    Proposer des solutions de connexions sans soudure et démontrer leurs applications possibles pour les futurs développements de moteur électrique

    • Faire de l’analyse de la concurrence dans l’ensemble des secteurs de l’industrie (pas uniquement le secteur automobile) pour rechercher de façon exhaustive des solutions pertinentes (recherche bibliographique)
    • Concevoir un essai de principe pour caractériser le contact électrique
    • Réaliser un plan d’expérience physique sur les process les plus pertinents
    • Modéliser ces nouveaux types de contact et nouveaux process pour simplifier la conception et le dimensionnement des futurs de moyens de production

    Votre mission implique d’être présent à la fois sur le site Renault de Cléon en Normandie et sur le site de l’INSA Lyon.

    Votre profil

    Capacité d’adaptation, autonome et dynamique

    Une expérience de recherche réussie

    Une forte volonté d’appliquer concrètement vos résultats de recherche dans le monde de l’industrie

    Fortes connaissances en électronique de puissance, en matériau (caractérisation mécanique, électrique) , en vibratoire et en tribologie

    Connaissances en calcul numérique (outil Abaqus, ANSA…)

    Anglais courant

    Rejoignez-nous ! #RENAULUTION

    Notre processus de recrutement

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    Métier

    Transverse

    Durée du contrat

    36 months

    Renault Group s’engage à créer un environnement de travail inclusif et les conditions permettant à chacun de nous d’apporter sa passion, donner le meilleur de lui-même et s’épanouir, tout en étant lui-même.

    Nous trouvons notre force dans notre diversité et nous nous engageons à garantir l'égalité des chances en matière d'emploi, indépendamment de la couleur, de l'ascendance, de la religion, du sexe, de l'origine nationale, de l'orientation sexuelle, de l'âge, de la citoyenneté, de l'état civil, du handicap, de l’identité de genre, etc. Si vous avez un handicap ou un besoin particulier nécessitant l’aménagement du poste de travail ou de l’horaire de travail, merci de nous le faire savoir en remplissant ce formulaire.

    Afin de pouvoir suivre en temps réel l'évolution de vos candidatures et pouvoir rester en contact avec nous, nous vous invitons à créer un compte candidat. Cela ne vous prendra pas plus d’une minute et vous permettra également de faciliter vos prochaines candidatures.

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  7. Publiée le 12/04/2024

    Contrat
    Thèse - Temps Plein
    Localisation
    Paris
    Niveau d'études
    Bac+5 (Master / Ingénieur)
    Missions

    🚗 En route vers Mobilize !

    A l’écoute de tous nos clients, nous créons des services financiers innovants pour construire une mobilité durable pour tous.

    Rejoindre Mobilize Financial Services, c’est d’abord choisir d’intégrer un groupe international, filiale de Renault Group, une banque de financement solide, partenaire du constructeur Renault et d’autres marques du secteur automobile. Nos 4 000 collaborateurs présents dans 35 pays, agissent ensemble au service de nos clients.

    Nous proposons à nos clients - particuliers comme professionnels - les financements et les services les plus adaptés pour les véhicules neufs et d'occasion.

    Mobilize Financial Services a financé plus de 1, 2 million de dossiers (véhicules neufs et véhicules d’occasion) en 2023 et vendu 3, 9 millions de services.

    Notre entreprise se "MOBILIZE" en faveur de la diversité culturelle, l'égalité hommes-femmes et l'intégration de personnes en situation de Handicap, au travers notamment de notre Chartre. Nous favorisons un environnement de travail où les différences individuelles sont reconnues, appréciées, respectées et valorisées, de façon à mettre à profit les talents et les forces de chacun.

    En 2023, 124 alternants ont intégré notre Groupe ; cet indicateur démontre la volonté de nos équipes à vous accompagner dans votre formation et à participer à votre réussite professionnelle.

    🚘Prenez le volant ! Pas de routine, tous nos itinéraires sont différents !
    Au sein de la Direction Comptabilité et Contrôle de la Performance, vous rejoindrez ​​​​Le service Synthèse et Reporting Factory qui a pour vocation d’assurer le suivi et de faciliter le pilotage de l’activité commerciale et financière du groupe RCI et de ses filiales


    Concrètement vos missions seront les suivantes :

    • Assurer la production des indicateurs de gestion, rentabilité de la nouvelle production, et des indicateurs financiers (produit net bancaire, coût du risque des activités crédit) du groupe : respect des délais, fiabilité des données, contrôles de cohérence, analyse des résultats.
    • Participer aux processus de planification du groupe : budgets, reprévisions financières, plan à moyen terme.
    • Participer aux travaux de clôture mensuelle, et semestrielle : communication financière interne et externe, conseil d’administration, rapport d'activité semestriel.
    • Collaborer à divers sujets transverses : benchmarks, travaux ponctuels pour d’autres Directions (commerce, véhicule électrique…) ou pour les constructeurs Renault et Nissan, réalisation de présentations et de supports divers.
    • Contribuer à l’amélioration continue des processus et outils : simplification des processus et automatisation accrue des outils du Contrôle de Gestion, évolution du progiciel de gestion groupe.

    Véritable tout-terrain, vous nous intéressez !

    • Vous préparez un/une Master 2 (BAC+5) en contrôle de gestion ou data mining.
    • Autonomie, rigueur, curiosité et sens de l’organisation
    • Vous disposez d’un bon esprit d’initiative et de synthèse,
    • Vous avez une appétence pour les chiffres
    • Vous maîtrisez le Pack office notamment Excel
    • La maitrise de Business Object Financial Consolidation/Magnitude, Spotfire ou Alteryx seront un plus.
    • Maîtrise de l’anglais opérationnel

    Durée du contrat : 12 à 24 mois

    Pourquoi nous rejoindre ? Votre Pack confort est composé de nombreux avantages 😀 :

    • Un environnement de travail moderne et convivial : locaux agréables, un CSE dynamique avec de nombreuses (offres voyages, sport, famille) et selon les sites, restaurant d’entreprise ou tickets restaurant
    • Nous sommes mobilisés pour développer la qualité de vie au travail de nos collaborateurs en faisant évoluer nos façons de travailler (méthodes, outils, organisation du travail…) et nous sommes fiers d’être certifiés en 2023⭐Great Place To Work
    • Possibilité de télétravailler occasionnellement
    • A l’issue de l’alternance, possibilités d’embauche en fonction des opportunités de recrutement en CDI/CDD.
    • Nous proposons une rémunération basée sur le salaire minimum conventionnel (de 518€ à 2 094€ brut) et selon le profil + Participation + Intéressement
    • Remboursement à hauteur de 75% des frais d’abonnement aux transports public ou forfait de transport mensuel selon le mode de locomotion
    • Nos locaux sont situés à Paris Grands Boulevards

    Pour en savoir plus sur notre entreprise, suivez-nous sur LinkedIn !

    Process de recrutement ?

    📞 Si votre candidature est retenue, vous serez contacté(e) , pour un entretien avec l’opérationnel.

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    L’équipe Mobilize FS a hâte de vous recevoir !

    Métier

    Finance & Gestion

    Durée du contrat

    12 months

    Renault Group s’engage à créer un environnement de travail inclusif et les conditions permettant à chacun de nous d’apporter sa passion, donner le meilleur de lui-même et s’épanouir, tout en étant lui-même.

    Nous trouvons notre force dans notre diversité et nous nous engageons à garantir l'égalité des chances en matière d'emploi, indépendamment de la couleur, de l'ascendance, de la religion, du sexe, de l'origine nationale, de l'orientation sexuelle, de l'âge, de la citoyenneté, de l'état civil, du handicap, de l’identité de genre, etc. Si vous avez un handicap ou un besoin particulier nécessitant l’aménagement du poste de travail ou de l’horaire de travail, merci de nous le faire savoir en remplissant ce formulaire.

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    En soumettant votre CV ou votre candidature, vous autorisez Renault Group à utiliser et stocker des informations vous concernant à des fins de suivi de votre candidature ou de futurs emplois. Ces informations ne seront utilisées que par les sociétés de Renault Group tel que mentionné dans la Politique Groupe de protection des données personnelles.

  8. Publiée le 12/04/2024

    Contrat
    Thèse - Temps Plein
    Localisation
    Toulouse Area
    Niveau d'études
    Bac+5 (Master / Ingénieur)
    Missions

    Description de l'emploi :

    Nous vous proposons de travailler dans une entreprise leader mondial dans son domaine, tournée vers le digital, à la pointe de la recherche et de l’innovation.

    Une offre de thèse CIFRE intitulée « Estimation de position intègre pour la navigation aéroportuaire (h/f) » vient de s'ouvrir au sein d'Airbus Operations SAS sur son site de Saint-Martin du Touch (Toulouse) . Vous rejoindrez une équipe de 18 personnes au sein du département « 1YAX » en charge des futures architectures et technologies pour la communication, navigation et surveillance.

    Cette thèse consistera à étudier une nouvelle fonction de position précise et intègre pour la navigation aéroportuaire. Une telle position sera construite à l'aide d'un processus de fusion de données multi-capteurs pouvant inclure un système de référence inertiel, un système de navigation par satellites (GNSS) ainsi que d’autres capteurs à définir.

    Chaque capteur devra faire l’objet d’une étude comparative détaillant ses avantages et ses limitations dans le contexte de la navigation aéroportuaire. Ces capteurs devront être modélisés afin de servir de données d’entrée au processus de fusion de données.

    Cette thèse débutera en septembre / octobre 2024 pour une durée de 3 ans.

    Tâches et responsabilités:

    Encadré par votre tuteur, vous développerez vos compétences en travaillant sur les activités suivantes :

    • mise en place d'une solution de fusion de données respectant les objectifs de précision;
    • évaluation des modèles de capteurs considérés ;
    • mise en place d'une solution d'évaluation de l'intégrité.

    Compétences & Prérequis :

    Vous allez intégrer une formation de niveau BAC +5 dans le domaine du GNSS, de la robotique, de l’informatique, des mathématiques appliquées ou de l’automatique pour une thèse d’une durée de 3 ans.

    Vous avez des connaissances et compétences dans les domaines suivants:

    • Estimation d’états et pistage de cibles: filtres de Kalman, particulaires, etc.
    • Systèmes de positionnement par satellites ou autre
    • Programmation (C, C++, Java, Python ou autre)
    • Curiosité et volonté de travailler en équipe
    • Autonomie afin de chercher et mener une analyse critique de l’information
    • Compétences linguistiques :

    Anglais : avancé, négociation ou courant

    Français : avancé, négociation ou courant

    Vous pourrez, selon les offres proposées, être amené(e) à vous déplacer sur Nantes, en particulier.

    Notre processus de sélection:

    L’ensemble des candidatures sont étudiées par un recruteur.

    Si votre candidature est validée par le recruteur vous serez invité à réaliser un entretien vidéo différé. Il sera visionné puis partagé au manager du poste si votre candidature est présélectionnée en Short List. Le manager/ tuteur organisera des entretiens/ échanges avec les candidats short listés retenus avant de sélectionner le candidat final pour cette alternance.

    Cet emploi exige une connaissance des risques de conformité potentiels et un engagement à agir avec intégrité, comme base de la réussite, de la réputation et de la croissance durable de la société.

    Unité légale :

    Airbus Operations SAS

    Type de contrat :

    Doctorat, Contrat CIFREClasse Emploi (France) : Classe F11

    Niveau d'expérience :

    Etudiant

    Famille d'emplois :

    Mission & Contrôle de Véhicule <JF-EN-EU>

    En soumettant votre CV ou votre candidature, vous autorisez Airbus à utiliser et stocker des informations vous concernant à des fins de suivi de votre candidature ou de futurs emplois. Ces informations ne seront utilisées que par Airbus.
    Airbus s'engage à assurer la diversité de sa main-d'œuvre et à créer un environnement de travail inclusif. Nous accueillons toutes les candidatures, quels que soient le milieu social et culturel, l'âge, le genre, l'invalidité, l'orientation sexuelle ou les croyances religieuses des postulants.

    Airbus est depuis toujours attaché à l'égalité des chances pour tous. En tant que tel, nous ne demanderons jamais aucun type d’avance de frais dans le cadre d'un processus de recrutement. Toute usurpation d'identité d'Airbus à cette fin doit être signalée à emsom@airbus.com.

    Chez Airbus, nous vous aidons à travailler, à vous connecter et à collaborer plus facilement et de manière plus flexible. Dans la mesure du possible, nous favorisons les modalités de travail flexibles pour stimuler la pensée innovante.

  9. Publiée le 10/04/2024

    Contrat
    Thèse - Temps Plein
    Localisation
    Guyancourt (78)
    Niveau d'études
    Bac+5 (Master / Ingénieur)
    Missions

    La Direction Supply Chain Renault Groupe est aujourd'hui moteur dans les enjeux du Groupe Renault, que ce soit en termes de service client, d'agilité, de coût, de qualité, de gestion des stocks ou de coordination des différents métiers. Notre Service Approvisionnement est très opérationnel et en contact direct avec de nombreux acteurs de la Supply Chain, des Achats et du Manufacturing. Il est donc au cœur des mutations rapides qui impactent aujourd'hui le monde de la Supply Chain.

    En tant que thésard sur la gestion des risques, vous rejoignez la direction capacitaire et avant-projet, basée au Centre technique de Guyancourt (Yvelines 78).

    En accord avec votre manager, vous pourrez choisir 2 à 3 jours de télétravail.

    Vos missions

    Face à la multiplication des événements d’interruptions d’approvisionnement, la gestion des risques en Supply Chain devient cruciale dans un monde de plus en plus chaotique (tensions géopolitiques, aléas climatiques) , complexe et évolutif (réglementation, transition vers la mobilité partagée et électrique) . Renault a décidé de mettre en place un programme ambitieux de derisking de sa supply chain pour garantir la continuité d’activité.

    Votre mission principale sera de piloter les travaux de recherche scientifique pour proposer un nouveau modèle qui puisse répondre aux enjeux suivants :

    • Identifier les facteurs de vulnérabilité dans un secteur en transformation rapide soumis à l’arrivée de nouveaux acteurs et des risques exogènes de plus en plus incertains.
    • Caractériser la capacité de résilience de Renault par rapport aux principaux types de risques (endogènes et exogènes)
    • Evaluer l’organisation et pratiques actuelles en matière de pilotage des risques chez Renault à partir de benchmarking auprès des « best in class » dans la matière. Proposer les améliorations nécessaires pour mieux maitriser nos risques et les plans de sécurisation.

    Vos principaux interlocuteurs sont les métiers qui opèrent le processus de gestion des risques dans l'entreprise - Supply chain, Achat, Ingénierie, Finance, Industrie - et les experts du domaine

    Le travail de thèse vous permettra de développer des compétences techniques, sociologie des organisations, optimisation, intelligence artificielle, développement d'algorithmes - mais aussi de fortes connaissances sur la Supply chain end-to-end.

    Votre profil

    Vous êtes titulaire d’un Diplôme d’Ingénieur généraliste, Option Génie industrie ou d’un master Recherche en Génie industriel, master en stratégie, master en management à dimension internationale.

    Vous êtes à l’aise dans la communication multiculturelle, et avec la diversité des sujets à animer, vous êtes curieux et capable d'évoluer dans des situations parfois logistiquement tendues.

    Compétences : Recherche Opérationnelle, Outils d’optimisation, Simulation, Statistiques, Probabilités, Data Analytics, Data Science.

    Vous êtes dynamique et autonome, vous avez de l'attrait pour la Supply Chain et le monde industriel. Votre très bon niveau d'anglais sera aussi un facteur important de réussite.

    Vous vous reconnaissez dans cette annonce ? Alors ce poste est fait pour vous !

    Rejoignez-nous ! #CarMakerCareMakers

    Découvrez notre processus de recrutement : https://www.renaultgroup.com/talents/

    Métier

    Supply Chain

    Durée du contrat

    36 months

    Renault Group s’engage à créer un environnement de travail inclusif et les conditions permettant à chacun de nous d’apporter sa passion, donner le meilleur de lui-même et s’épanouir, tout en étant lui-même.

    Nous trouvons notre force dans notre diversité et nous nous engageons à garantir l'égalité des chances en matière d'emploi, indépendamment de la couleur, de l'ascendance, de la religion, du sexe, de l'origine nationale, de l'orientation sexuelle, de l'âge, de la citoyenneté, de l'état civil, du handicap, de l’identité de genre, etc. Si vous avez un handicap ou un besoin particulier nécessitant l’aménagement du poste de travail ou de l’horaire de travail, merci de nous le faire savoir en remplissant ce formulaire.

    Afin de pouvoir suivre en temps réel l'évolution de vos candidatures et pouvoir rester en contact avec nous, nous vous invitons à créer un compte candidat. Cela ne vous prendra pas plus d’une minute et vous permettra également de faciliter vos prochaines candidatures.

    En soumettant votre CV ou votre candidature, vous autorisez Renault Group à utiliser et stocker des informations vous concernant à des fins de suivi de votre candidature ou de futurs emplois. Ces informations ne seront utilisées que par les sociétés de Renault Group tel que mentionné dans la Politique Groupe de protection des données personnelles.

  10. Publiée le 05/04/2024

    Contrat
    Thèse - Temps Plein
    Localisation
    Meylan (38)
    Niveau d'études
    Bac+5 (Master / Ingénieur)
    Missions
    Votre rôle est d'effectuer un travail de thèse sur l' " IA pour la maintenance prédictive de lignes aériennes de télécommunication".
    Les 14 millions de poteaux Orange présents en France représentent une infrastructure critique. Difficile à superviser, ils constituent pourtant le socle physique fondamental des communications nécessaires à nos usages numériques. Leur exposition aux dommages liés aux aléas climatiques et aux activités humaines rend leur maintenance complexe, notamment en termes de prédictibilité de leur durée de vie. Les enjeux liés sont principalement d'ordre financier, technique et environnemental. Au-delà du coût unitaire, chaque poteau a un impact en matière d'émissions de CO2, de consommation de matières premières et d'agents de traitements. Actuellement, Orange mobilise d'importants moyens d'inspection mais, les méthodes usuelles et connues s'avèrent contraignantes, pas complètement fiables, et leur prédictibilité pourrait être améliorée.
    En outre, le changement climatique impacte directement les poteaux, comme lors des tempêtes successives et violentes Ciaran et Domingos qui ont provoqué 17.000 défaillances de poteaux en Bretagne.
    • Objectif scientifique - résultats et verrous à lever
    L'objectif principal de la thèse est d'offrir des indicateurs renseignant des jumeaux numériques afin de toujours connaître l'état individuel des poteaux et de leurs lignes. Cet état doit être connu à distance, en permanence et en direct. Pour cela, Orange Innovation travaille sur des capteurs IoT autonomes et capables de relever des mesures physiques de vibrations sur des parcs de poteaux.
    Traitées par Intelligence Artificielle et par méthodes de traitement du signal, ces mesures doivent permettre de lever un premier verrou scientifique qui vise à détecter et identifier des anomalies voire à réussir à caractériser des liens de causalité avec l'état effectif des poteaux. Par exemple, une évolution du spectre fréquentiel pourra être caractérisée pour inférer un défaut de verticalité.
    Un deuxième verrou scientifique consiste en la simulation des systèmes complexes de transmission solidienne poteaux-lignes-poteaux. Il faudra identifier une approche de modélisation capable de vérifier des comportements attendus dans des outils de simulation, grâce aux données et aux caractérisations précédemment identifiées. Cette modélisation pourrait nécessiter de compléter les mesures existantes.
  11. Publiée le 05/04/2024

    Contrat
    Thèse - Temps Plein
    Localisation
    Châtillon (92)
    Niveau d'études
    Bac+5 (Master / Ingénieur)
    Missions
    Votre rôle est d'effectuer un travail de thèse sur : " l'extension du noyau Linux par des programmes utilisateurs sûrs ".
    Contexte global et problématique du sujet

    Le noyau du système d'exploitation représente un point d'observation privilégié qui permet de collecter à la fois des données de niveau infrastructure et des données d'observation applicatives. Le noyau offre également un point d'observation pour les deux activités réseau et système que peut avoir toute application s'exécutant au sein d'une plateforme télécom. Le langage eBPF (extended Berkeley Packet Filter) a révolutionné les pratiques d'observation en permettant l'exécution de programmes d'observation écrits en espace utilisateur au niveau du noyau Linux. La technologie eBPF comprend plusieurs éléments comme les helpers, les maps, ainsi que le vérifier. L'ensemble de ces composants permet aux programmes eBPF de bénéficier d'un large accès aux fonctions du noyau tout en offrant des garanties de sûreté.
    Plusieurs services de gestion réseau et système ont exploité cette programmabilité offerte par eBPF pour doter les infrastructures avec des services de supervision, de tracing, et de sécurité de façon native en les exécutant au niveau du noyau. Cela assure des hautes performances et une forte visibilité sur l'activité des applications. La criticité du noyau restreint néanmoins les instructions que peut exécuter un programme eBPF. Le composant responsable de la vérification de la sûreté des programmes est le verifier eBPF. L'objectif du verifier est d'assurer que les programmes qui seront exécutés par le noyau sont sûrs. Cela a pour conséquence de réduire significativement l'expressivité offerte par eBPF en limitant certains mécanismes de programmation comme les boucles de taille de variable, ou encore de limiter le nombre d'instructions que peut exécuter un programme donné. Ces limites rendent le développement d'applications de sécurité complexe comme le traitement de trafic http, ou la gestion de connexions TLS.
    Objectif scientifique
    • résultats et verrous à lever
    L'objectif de la thèse est de reconsidérer la conception de la vérification de programmes telle qu'elle est mise en oeuvre par le verifier eBPF afin d'améliorer la robustesse de la vérification d'une part et d'augmenter l'expressivité des programmes d'autre part.

  12. Publiée le 05/04/2024

    Contrat
    Thèse - Temps Plein
    Localisation
    Cesson-Sévigné (35)
    Niveau d'études
    Bac+5 (Master / Ingénieur)
    Missions
    Votre rôle est d'effectuer un travail de thèse sur : " Reconfiguration et orchestration de jumeaux numériques des réseaux"

    Contexte global et problématique du sujet

    Le jumeau numérique fait partie des grandes tendances technologiques stratégiques [1]. Les jumeaux numériques maintiennent à jour une représentation numérique d'entités d'intérêt du monde physique.
    Pour Orange, l'évolution continue des réseaux induit une complexité de gestion grandissante, notamment une difficulté d'automatisation de la gestion des réseaux (anticipation et gestion des incidents) .
    Pour répondre à cette évolution, il est nécessaire d'avoir une vision holistique des réseaux. Les jumeaux numériques sont vus comme l'enabler majeur pour fournir cette vision, et tendre ainsi vers les capacités des réseaux autonomes de nouvelle génération : monitoring, simulation de changements d'équipements / configuration [2], orchestration de réseaux hétérogènes, analyse d'impact sur les différentes couches réseaux [3], détection d'anomalies [4] …

    Objectif scientifique
    • résultats et verrous à lever
    Le doctorant travaillera sur la mise en oeuvre de nouvelles méthodes, modèles de données, algorithmes et architectures logicielles pour les jumeaux numériques des réseaux. Ces travaux reposeront sur la plateforme de jumeaux numériques Thing'in the future.
    Les objectifs majeurs sont :
    • Définir les modèles de données conjoints aux jumeaux numériques qui représenteront les différents réseaux (et différentes couches) à orchestrer/simuler
    • Développer des approches de synchronisation, configuration, contrôle et orchestration de jumeaux numériques de réseaux hétérogènes/complexes. Ces développements prendront en compte des contraintes techniques fortes (hétérogénéité des réseaux sous-jacents, contraintes d'accès, de latence, de ressources, de déploiement, de passage à l'échelle…)
    • Développer des approches d'analyse de simulation / analyse des réseaux à partir des jumeaux numériques, afin d'anticiper l'impact de reconfigurations réseaux (matérielles ou logicielles) , notamment dans le cas des réseaux de transport optique [2][3]
    Approche méthodologique
    • Etude de l'état de l'art des réseaux autonomes, jumeaux numériques, et des technologies émergentes dans les domaines correspondants
  13. Publiée le 05/04/2024

    Contrat
    Thèse - Temps Plein
    Localisation
    Meylan (38)
    Niveau d'études
    Bac+4
    Missions
    Votre rôle est d'effectuer un travail de thèse sur : " Cell-free WiFi - Optimisation cognitive par la coopération des points d'accès multiples ". La technologie Wi-Fi est la principale technologie radio de connexion en indoor pour les réseaux locaux.
    L'objectif scientifique principal de la thèse et de concevoir un système de coopération entre points d'accès Wi-Fi pour servir des stations en utilisant l'ensemble du réseau d'antennes distribués dans une région géographique. Il sera question de proposer différents découpages fonctionnels pour le traitement de l'information par les points d'accès distribués dans le réseau et une entité centralisée, avec les contraintes associées aux différentes options. Cette piste d'investigation nécessiterait de revoir le traitement du signal point à point, notamment la numérisation des signaux, et envisager l'utilisation des techniques IA, notamment en apprentissage machine, pour l'organisation au niveau système de la coopération entre les points d'accès multiples.
    Les verrous/défis principaux à lever (scientifiques ou techniques) sur la voie montante sont principalement la réalisation d'un système d'échantillonnage multi-site et cognitif dans le but de réaliser les gains théoriques mis en avant par des travaux antérieurs par Orange en collaboration avec CentraleSupelec [1], [2] et aussi par d'autres [3] sur la base des résultats fondamentaux tels que tels que [4]. Pour réaliser ce potentiel beaucoup reste à faire. Il sera par exemple nécessaire de pouvoir estimer/prédire les caractéristiques de l'utilisation du spectre pour adapter en permanence un dispositif d'échantillonnage compressif [5]. L'adéquation de celui-ci avec le contexte opérationnel sera à déterminer en s'appuyant sur des techniques avancées d'apprentissage machine.
    Quant à la voie descendante il sera, entre autres, question de pouvoir réaliser des transmissions focalisées à partir de plusieurs points d'accès coopérants.
    Une attention particulière sera donnée à évaluer les performances et les gains en termes aussi d'impact sur l'environnement.
  14. Publiée le 05/04/2024

    Contrat
    Thèse - Temps Plein
    Localisation
    Cesson-Sévigné (35)
    Niveau d'études
    Bac+5 (Master / Ingénieur)
    Missions
    Votre rôle est d'effectuer un travail de thèse sur la : " Séparation de sources par IA générative. Application à des contenus ambisoniques "
    Contexte global et problématique du sujet
    Les récents progrès de la reconnaissance automatique de la parole, portés par les avancées en deep learning, ont grandement participé à mettre en avant les services vocaux. Cependant, qui n'a pas été excédé de devoir répéter plusieurs fois la même commande à un assistant domestique tel Alexa ou Google Home ? De fait, la prise de son main-libres se traduit par l'amplification de perturbations liées à l'environnement sonore : bruit, réverbération, interférences. Afin de rendre à la voix son intelligibilité, cela nécessite d'appliquer des techniques de rehaussement comme la séparation de sources permettant de supprimer les interférences.
    Dernièrement, les technologies de séparation ont bénéficié de la démocratisation des antennes de microphones : la plupart des tablettes, smartphones, laptops, aides auditives sont équipés de plusieurs microphones, . Ces interfaces multicanales sont en effet plus performantes que les versions mono car elles peuvent tirer parti d'informations spatiales pour séparer les sources.
    L'autre élément incontournable de ces dernières années, est l'irruption avec succès du deep learning dans le domaine du traitement du signal audio. Les résultats des derniers challenges de séparation de sources comme Sound Demixing sont tout simplement excellents (https://www.aicrowd.com/challenges/sound-demixing-challenge-2023) .
    Cependant, ces méthodes présentent des limites fondamentales :
    i) l'approche discriminative retenue, qui consiste à extraire une source d'un mélange - généralement par application de masques temps-fréquences -, génère des artefacts : résidus d'interférences, voix dégradée
    ii) les réseaux, entraînés de manières supervisées sur des bases de données synthétiques, fonctionnent mal en situations réelles.
    Objectif scientifique
    • résultats et verrous à lever
    L'objectif de la thèse consiste à développer des méthodes de séparation de sources audio multicanal qui soient robustes en condition réelle.
  15. Publiée le 02/11/2023

    Contrat
    Thèse - Temps Plein
    Localisation
    Gif-sur-Yvette (91)
    Missions

    La prochaine étape vers des calculs haute-fidélité des réacteurs REP est de réaliser une simulation complète, avec couplages entre les trois équations : ceci est l’objectif principal du post-doc.

    Le travail proposé est divisé en deux parties. Premièrement, le candidat réexaminera et élargira les couplages existants entre la neutronique et l’évolution du combustible, et entre la neutronique et la thermo-hydraulique. Deuxièmement, une étude sera réalisée pour évaluer le comportement, les performances et la stabilité de la simulation couplée. L'accent sera mis sur l'utilisation d'un solveur Monte-Carlo pour la neutronique, qui permet des simulations de haute-fidélité mais comporte par nature des incertitudes statistiques.

    Le candidat sera basé à Saclay, en région parisienne, et s'intégrera dans l'équipe de développement du code Monte-Carlo de nouvelle génération TRIPOLI-5, développé par le CEA et l'IRSN depuis 2022.

    La durée proposée du contrat initial est de 12 mois.

  16. Publiée le 02/11/2023

    Contrat
    Thèse - Temps Plein
    Localisation
    Saclay (91)
    Missions

    L’objectif de l'étude consiste à concevoir, prototyper et valider une maquette d’essai à échelle laboratoire dédiée à l’étude de la migration d’aérosols radioactifs sous l’effet de la température (maximum ~ 150°C) et de la pression (maximum 4 bars relatifs) à travers une éprouvette de béton fissurée. Ce projet présente plusieurs défis expérimentaux qui devront être abordés de front pour permettre à terme l’utilisation en mode routine de ce banc d’essai :
    1) préparer, caractériser et modéliser une fissure modèle dans un échantillon de béton ;
    2) produire et mesurer des aérosols radioactifs ;
    3) contrôler les conditions de température, pression et humidité relative au sein de l’éprouvette et de la maquette.
    Les tests consisteront à déterminer un taux de rétention d’aérosols modèle et leurs parcours au sein d’un béton fissuré. Les moyens analytiques de la plateforme traçage radioactif du SPC/L3MR seront mobilisés. L'utilisation de traceurs radioactifs représentatifs du spectre d’intérêt défini par EDF devrait permettre d’optimiser la détection des aérosols. Toutefois, les méthodes pour générer et détecter les aérosols restent à arbitrer. L'utilisation des émetteurs gamma tels que I-125 ou Cs-137 permettrait également de localiser en post-mortem les aérosols dans le solide compact par comptage gamma. Pour ce qui concerne la géométrie de la fissure, une caractérisation fine sera réalisée au S2CM/LECBA en microtomographie-X afin de la modéliser dans le cadre de simulation numérique multi-échelles. La microstructure sera reconstruite numériquement en utilisant le code de CAO SALOME. Sur cette base, des simulations numériques de la migration des traceurs étudiés en température et à pression élevées à travers les fissures générées pourront être réalisées avec le code de calcul par éléments finis Cast3M développé par le CEA. D’autres outils de simulation tels que COMSOL, CrunchFlow, HYTEC voire PhreeqC pourront néanmoins être aussi envisagés.
    Le(la) chercheur(se) aura en charge de concevoir et prototyper la maquette d’essai. Il/elle assurera la mise en oeuvre, le suivi et la modélisation des essais dédiés à sa validation. La maquette devra être conçue pour assurer les exigences de radioprotection lors de sa mise en oeuvre avec les traceurs radioactifs. Il/elle sera amené(e) à travailler en équipe avec des ingénieurs-chercheurs et des techniciens du SPC/L3MR et du S2CM/LECBA. Il(elle) aura l’opportunité de présenter les résultats obtenus lors de réunions d’avancement technique en interne CEA et auprès du partenaire industriel (EDF) . Les données obtenues seront publiées sous le format de rapports d’avancement et la soumission d’un article scientifique avec comité de lecture sera demandée.

  17. Publiée le 02/11/2023

    Contrat
    Thèse - Temps Plein
    Localisation
    Saclay (91)
    Missions

    Devices realized with ferroelectric hafnium oxide are silicon compatible, power-efficient, and can be cost-effectively integrated into advanced technology nodes for sensor, nonvolatile memory, logic, and neuromorphic applications. Currently, hafnium-zirconium mixed oxide (HfxZr1-xO2) offers the widest stoichiometry window for fabricating ultrathin ferroelectric films with large remanent polarization.

    Still, the film requires oxygen vacancies to stabilize the ferroelectric phase and has reliability issues. An alternative could be to start from stoichiometric, quasi-vacancy-free hafnia and use suitable dopants to optimize the ferroelectric properties.

    We will explore the influence of the dopant modulated atomic and electronic structure on the ferroelectric properties. The chosen materials will be optimized by successive simulation, processing, and characterization iterations and integrated into scaled arrays to provide statistically significant results on ferroelectric capacitor performance.

    The post-doctoral research will give a better understanding of the influence of dopants on local chemistry, electronic structure, phase composition, and their effects on material and ferroelectric parameters, including recrystallization temperature and remanent polarization.

    The work will be done by employing a range of static and operando experiments on bare films and electrode/film interfaces (HAXPES, XPS, PFM, PEEM, XRD) in both laboratory and synchrotron environments.

    Operando experiments will correlate device endurance with material physical properties and electrical characterization will be carried out.

    The post-doctoral research will give a better understanding of the influence of dopants on local chemistry, electronic structure, phase composition, and their effects on material and ferroelectric parameters, including recrystallization temperature and remanent polarization.

    The work will be done by employing a range of static and operando experiments on bare films and electrode/film interfaces (HAXPES, XPS, PFM, PEEM, XRD) in both laboratory and synchrotron environments. Operando experiments will correlate device endurance with material physical properties and electrical characterization will be carried out.

    The results will be compared with ab initio calculations and will provide input for physical models based on real devices to predict key metrics such as wake-up, endurance, retention, leakage, and breakdown using vacancy-free doped hafnia.

    The D3PO project is a Franco-German collaboration between the CEA, NaMLAb (Dresden) and the Technische Hochschule München, jointly funded by the ANR and the DFG.

  18. Publiée le 02/11/2023

    Contrat
    Thèse - Temps Plein
    Localisation
    Bagnols-sur-Cèze (30)
    Missions

    Post doc : Altération aqueuse du verre nucléaire dans son environnement de stockage

    Rejoignez notre équipe de recherche de pointe pour contribuer à un projet crucial dans le domaine de la gestion des déchets radioactifs !

    Nous recherchons un chercheur post-doctoral pour étudier le comportement à long terme des déchets vitrifiés, qui constitue une barrière essentielle dans le stockage futur de déchets de haute activité en couche géologique profonde.

    Déroulé du post-doctorat :

    • Partie "Caractérisation" : Vous capitaliserez et confirmerez les études précédentes tout en caractérisant les dispositifs "intégraux" impliquant l'ensemble des matériaux d'environnement. Les analyses multi-échelles (MO, MEB, MET, STXM…) permettront de comprendre les mécanismes en jeu et de qualifier les pellicules d'altération, les phases secondaires et les produits néoformés. Ces caractérisations serviront de base pour paramétrer les modèles d'altération.
    • Partie "Modélisation" : Vous vous familiariserez avec le modèle GRAAL. En utilisant les résultats des essais paramétriques et les caractérisations des matériaux, vous modéliserez les interfaces une à une pour ensuite les assembler et créer un modèle global du dispositif.

    Profil recherché :

    • Doctorat en science des matériaux avec des compétences en altération et thermodynamique.
    • Expérience en caractérisation des matériaux et en modélisation indispensable.

    Nous vous offrons une occasion unique de contribuer à la recherche fondamentale dans le domaine de la sûreté nucléaire et de faire avancer les connaissances en science des matériaux. Vous travaillerez au sein d'une équipe pluridisciplinaire dynamique et bénéficierez de l'expertise de chercheurs reconnus dans ce domaine.

    Le post-doctorat d’une durée de 2 ans sera basé dans un premier temps au CEA Saclay (Essonne) pour la mise en œuvre de la partie caractérisation puis au CEA Marcoule (Gard) ; des déplacements seront à prévoir pendant toute la durée du post-doc entre ces deux laboratoires.

    Le laboratoire du CEA Saclay impliqué est le NIMBE/LAPA (Laboratoire Archéomatériaux et Prévision de l’Altération) spécialisé dans la mise en œuvre de la caractérisation multi-échelle des systèmes verre/fer/argile.

    Si vous êtes passionné(e) par la recherche en science des matériaux et que vous souhaitez apporter votre expertise à un projet d'importance nationale, rejoignez-nous et participez à ce projet de pointe qui façonnera l'avenir de la gestion des déchets radioactifs.

    Vous intègrerez les équipes de l’Institut des Sciences et technologies pour une Economie Circulaire des énergies bas carbone – ISEC.

  19. Publiée le 02/11/2023

    Contrat
    Thèse - Temps Plein
    Localisation
    Bagnols-sur-Cèze (30)
    Missions

    POST DOCTORANT : Conception de nouveaux outils microfluidiques pour les procédés chimiques d’extraction liquide-liquide

    Ce projet s'inscrit dans le cadre des études des procédés de recyclage et de séparation par extraction liquide-liquide menées par le CEA. Les domaines d'application potentiellement concernés sont multiples et touchent toutes les énergies bas carbone : de l'énergie nucléaire (traitement des combustibles usés) aux énergies renouvelables (recyclage des aimants permanents, des batteries Li-ion…) .

    Dans ce cadre, le contrat post doctoral vise à développer un contacteur liquide-liquide miniature, dans lequel un écoulement à contre-courant est obtenu de manière simple (sans besoin de multiples équipements auxiliaires) .

    Le CEA a apporté une réponse convaincante à l’extraction liquide-liquide à contre-courant à des échelles submillimétriques et adaptée à l’intégration dans un microsystème, reposant sur des principes physico-chimiques originaux. L’objectif du post-doctorat sera de développer des microsystèmes basés sur cette approche innovante dans un environnement non-radiologique. De façon plus détaillée, il s’agira :

    • d'évaluer à l'échelle du laboratoire les différentes briques technologiques mises en œuvre et les appliquer à l’extraction continue de systèmes chimiques connus dans le recyclage des métaux,
    • d'optimiser le procédé pour une utilisation performante et simple à faible coût,
    • d'évaluer le potentiel d’intensification (up-scaling) et de transposition (out-scaling) vers des procédés plus intensifs.

    Ainsi, il sera d’abord proposé d’étudier en détail le fonctionnement d’un dispositif millifluidique existant selon 2 aspects : le comportement hydrodynamique et l’échange de matière entre deux phases utilisées pour la séparation de métaux stratégiques. Le procédé sera ensuite simplifié en réduisant le nombre d’appareils et en facilitant son pilotage en visant un montage fiable, facile à utiliser et à faible coût.
    Enfin, son intensification et transposition pour des applications à plus forts débits seront étudiées tout en maintenant les performances acquises par la miniaturisation.

    Ces travaux entrent dans le cadre du Programme d’Investissement d’Avenir « Mirage » (Outils Micro fluidiques pour une R&D Accélérée sur les procédés de recyclage), auquel participe également un fabricant d’extracteurs liquide-liquide de laboratoire et industriels (Rousselet Centrifugation) . Les travaux expérimentaux prévus dans ce post doctorat seront réalisés à l’Institut des Sciences et technologies pour une Economie Circulaire des énergies bas carbone (ISEC) implanté sur le centre du CEA Marcoule.

  20. Publiée le 02/11/2023

    Contrat
    Thèse - Temps Plein
    Localisation
    Bagnols-sur-Cèze (30)
    Missions

    Post doc : Rôle des conteneurs métalliques sur l'altération des verres en stockage géologique

    Rejoignez notre équipe de recherche pionnière dans le domaine de la sûreté nucléaire ! Nous recherchons un chercheur post-doctoral pour étudier les mécanismes de l'interaction verre-fer dans le contexte du stockage définitif des déchets nucléaires en couche géologique profonde.

    Déroulé du travail :

    Vous travaillerez sur un banc de dix réacteurs instrumentés étanches à l'hydrogène, développé au laboratoire, pour mener des expériences d'interaction verre-fer. Les expériences, impliquant cette fois du fer métallique plus réactif, seront menées sur une période prolongée. Vous caractériserez les solutions prélevées et les produits d'altération néoformés, puis interpréterez les résultats à l'aide des outils de modélisation disponibles au laboratoire.

    • Vous êtes curieux(se) , dynamique et avez un goût prononcé pour l'expérimentation et la compréhension des processus.
    • Vous appréciez le travail en équipe et avez de bonnes aptitudes en communication, tant à l'écrit qu'à l'oral.
    • Vous êtes intéressé(e) par les démarches expérimentales en laboratoire, la caractérisation des matériaux et l'utilisation de modèles pour comprendre les processus.

    Nous vous offrons une opportunité unique de contribuer à des avancées significatives dans le domaine de la sûreté nucléaire. Vous travaillerez au sein d'une équipe dynamique et pluridisciplinaire, et aurez la possibilité de collaborer avec des experts reconnus dans ce domaine.

    • Equipe constituée de chercheurs spécialisés dans l'altération des verres et environnement de travail de qualité avec toutes les infrastructures nécessaires.
    • Développement de compétences en chimie minérale, géochimie (code CHESS) , modélisation des transferts de matières (code Hytec) et durabilité des matériaux de confinement avec une expertise dans le domaine de la gestion des déchets nucléaires.

    Si vous êtes passionné(e) par la recherche en physico-chimie, et que vous souhaitez contribuer à un avenir sûr et durable pour la gestion des déchets nucléaires, rejoignez-nous et participez à ce projet d'envergure nationale !

    Vous intègrerez les équipes de l’Institut des Sciences et technologies pour une Economie Circulaire des énergies bas carbone – ISEC.