Dose Rate en Temps Réel: Métamodèles ML et Incertitude

CEA; Saint-Paul-lès-Durance; In loco; EUR 12.000 - 18.000; Part-time

Descrizione del lavoro

Stage au CEA visant à développer des métamodèles basés sur le Machine Learning pour estimer le débit de dose en temps réel dans des environnements nucléaires. Vous travaillerez en collaboration entre Saclay et Cadarache, pour contribuer à des simulations immersives et à la sécurité des procédés.

Le candidat idéal a un profil ML ou physicien avec une première expérience en ML et une appétence pour les solutions hybrides et l’évaluation de l’incertitude.

Competenze

• Profil ML ou physicien avec une première expérience en ML.
• Connaissances bas niveau en apprentissage automatique et matériaux de formation.
• Intérêt pour les environnements nucléaires et formation XR.

Mansioni

• Étudier des méthodes hybrides ML pour estimer le débit de dose en temps réel.
• Comparer les approches comme GP et réseaux neuronaux selon précision et taille du modèle.
• Évaluer l’incertitude via Deep Ensembles et prédiction conforme.

Conoscenze

Machine Learning

Physicien

Anglais intermédiaire

Formazione

Bac+5 - Diplôme École d'ingénieurs

Master 2

Descrizione del lavoro

Stage au CEA visant à développer des métamodèles basés sur le Machine Learning pour estimer le débit de dose en temps réel dans des environnements nucléaires. Vous travaillerez en collaboration entre Saclay et Cadarache, pour contribuer à des simulations immersives et à la sécurité des procédés.

Le candidat idéal a un profil ML ou physicien avec une première expérience en ML et une appétence pour les solutions hybrides et l’évaluation de l’incertitude.