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Information

Stage - Bac+4/+5 - Traitement de signal par Deep Learning pour des applications en vélocimétrie - H/F

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Détail de l'offre

Informations générales

CEA (logo)

Entité de rattachement

La Direction des Applications Militaires (DAM) du CEA, au cœur des enjeux de la dissuasion nucléaire Française, cherche ses futurs talents. Organisme inclusif, le CEA est handi-accueillant : nos emplois sont ouverts à toutes et tous.
Associer les forces et les compétences de chacun pour atteindre nos objectifs est l'une de nos valeurs partagées par nos 4 600 salariés, répartis sur 5 centres.

Centre de référence de la Défense pour l'évaluation de l'efficacité des systèmes d'armes et de la vulnérabilité des infrastructures le centre de Gramat, situé dans le Lot, constitue un pôle d'excellence en détonique et en électromagnétisme de la Direction des Applications Militaires du CEA.
Dans un secteur dynamique et en pleine croissance, le centre de Gramat réalise des missions de pointe, au service de la Défense, en s'appuyant sur des compétences scientifiques et techniques de haut niveau et des moyens uniques de haute technicité.


Venez vous investir au service de la Défense et de la Sécurité de notre pays, relever des défis scientifiques et techniques avec des moyens technologiques d'exception ! Vous contribuerez à l'excellence de la recherche et à la compétitivité de l'industrie française en construisant votre avenir dans un environnement varié et respectueux.
  

Référence

2023-28372-S1252  

Description du poste

Domaine

Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Contrat

Stage

Intitulé de l'offre

Stage - Bac+4/+5 - Traitement de signal par Deep Learning pour des applications en vélocimétrie - H/F

Sujet de stage

Les techniques de « deep learning » connaissent actuellement un vif succès dans le domaine de la reconnaissance d’objet dans des images ou des vidéos. Ces techniques peuvent aussi être utilisées dans le traitement de signaux expérimentaux complexes avec pour but d’alléger les temps de calculs et également gagner en performance. L'objectif de ce sujet de stage ou d’apprentissage est d'utiliser un système de traitement du signal par deep learning developpé au CEA-Gramat et d'améliorer sa robustesse et sa fiabilité dans le cadre de traitement de signaux de vitesse par interférométrie. Ce type de mesure est largement déployé au CEA Gramat avec des vitesses pouvant atteindre plusieurs km/s.

Durée du contrat (en mois)

4-6 mois

Description de l'offre

Ce travail reprendra un premier travail réalisé récemment au CEA-Gramat. Le candidat continuera à faire évoluer le réseau de neurones développé précédemment en confrontant les résultats de l'IA à des signaux issus d'expérimentations. Il effectuera une analyse du besoin et des performances requises pour les besoins du CEA-Gramat afin de guider le choix de l’architecture et des algorithmes. Le développement sera réalisé avec le langage de programmation Python. La base de données pour les phases d’apprentissage du réseau de neurones sera fournie et alimentée avec des données expérimentales et théoriques. Le candidat devra proposer des évaluations numériques de la technique et tester le réseau de neurones. Enfin, l’algorithme développé sera comparé à ceux développés dans nos outils classiques de traitement de signaux et l'estimation des incertitudes sur la mesure d’un profil de vitesse sera réalisée. De bons résultats générés durant ce stage pourraient certainement être publiés dans un article scientifique dont le stagiaire serait de fait co-auteur.
Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes en situation de handicap, cet emploi est ouvert à tous et toutes. Participant à la protection nationale, une enquête administrative est réalisée pour tous les salariés du CEA afin d'assurer l'intégrité et la sécurité de la nation.

Profil du candidat

Traitement du signal, initiation aux réseaux de neurones, mathématiques
Python
Bac+4/+5

Localisation du poste

Site

Gramat

Localisation du poste

France, Occitanie, Lot (46)

Ville

Gramat


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