Post-doctorant(e) en IA - Apprentissage auto-supervisé de représentations multimodales H/F

Développement de méthodes d’apprentissage auto-supervisé et de représentation multimodale pour l’exploitation des données expérimentales multi-diagnostics du tokamak WEST, en particulier des séries temporelles multivariées et de leurs représentations temps-fréquence., Au sein d’une équipe pluridisciplinaire associant IA, traitement du signal et physique des plasmas, les principales missions seront de développer et d’évaluer des méthodes d’apprentissage auto-supervisé et de représentation multimodale adaptées aux données expérimentales multi-capteurs hétérogènes.

Les travaux donneront lieu à la production d’un cadre méthodologique documenté, de démonstrateurs reproductibles sur données WEST et géophysiques, ainsi qu’à des publications scientifiques.

Environnement de travail

Le poste est basé à l’IRFM du CEA, à Cadarache, et est réalisé en collaboration avec la DAM/DIF du CEA à Bruyères-le-Châtel.

Le post-doctorant évoluera dans un environnement interdisciplinaire associant intelligence artificielle, traitement du signal, exploitation de données expérimentales et physique des plasmas. Il bénéficiera d’interactions avec les équipes scientifiques et techniques impliquées dans l’exploitation des données de WEST ainsi qu’avec les équipes de la DAM/DIF.

Le contrat est d’une durée de 24 mois, avec un objectif de deux publications scientifiques au cours du projet.

Moyens / Méthodes / Logiciels

Python, PyTorch, apprentissage auto-supervisé, traitement de données multi-capteurs et Git.

Docteur(e) en apprentissage automatique, mathématiques appliquées , traitement du signal, informatique, physique appliquée ou domaine connexe, avec une thèse soutenue de préférence depuis moins de deux ans.

Vous disposez d’une solide expérience en apprentissage automatique et/ou deep learning, avec de bonnes compétences en Python, Pytorch et en calcul scientifique. Une expérience en traitement de séries temporelles multivariées, traitement du signal, données multi-capteurs, apprentissage de représentations, apprentissage auto-supervisé ou apprentissage multimodal est particulièrement appréciée.

Une expérience dans l’exploitation de données expérimentales issues de grands instruments scientifiques ou de systèmes multi-capteurs complexes constituera un atout.

La maîtrise des bonnes pratiques de développement scientifique (Git, documentation, reproductibilité des expériences), un bon niveau d’anglais scientifique et une aptitude au travail collaboratif et interdisciplinaire sont requis.

Autonomie, rigueur scientifique et intérêt marqué pour l’application de méthodes modernes d’intelligence artificielle à la physique sont attendus.

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., Doctorat en apprentissage automatique, traitement du signal, physique appliquée ou domaine connexe.

Durée du contrat (en mois)

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, Le CEA est au cœur des enjeux sociétaux et en particulier de la transition énergétique. Dans ce domaine, des recherches de pointe sont menées au sein de l’Institut de Recherche sur la Fusion par confinement Magnétique (IRFM), dont l’objectif est le développement d’une source d’énergie durable et respectueuse de l’environnement basée sur l’utilisation de l’énergie de fusion à l’œuvre dans les étoiles. La production de cette énergie sur Terre demande de porter à plusieurs centaines de millions de degrés un milieu appelé plasma au sein d’installations de hautes technologies, comme les tokamaks. Ce défi, aux riches perspectives industrielles et économiques, exige d’importantes avancées scientifiques et technologiques qui mobilisent la communauté scientifique. L’IRFM exploite le tokamak WEST dans le cadre du programme fusion européen pour préparer les futures expérimentations sur le tokamak international ITER, en construction sur le site de Cadarache. Les chercheurs de l’IRFM, avec leurs partenaires académiques, développent également les outils de théorie et modélisation nécessaires à la compréhension des phénomènes au cœur des plasmas de fusion tandis qu’ingénieurs et techniciens travaillent sur des technologiques innovantes dans des domaines tels que le cryomagnétisme, les chauffages par ondes Hautes Fréquences ou de nouveaux matériaux permettant l’extraction de flux de chaleur intenses.