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Composants et équipements électroniques

Post-doctorat – Outils et méthodes de diagnostic pour la réutilisation des composants électroniques H/F

Dans un contexte de croissance exponentielle de l'électronique et de raréfaction des ressources, la réutilisation de composants électroniques issus de systèmes en fin de vie représente une voie prometteuse pour limiter l'impact environnemental et soutenir le développement d'une économie circulaire. L'objectif de ce projet est de développer une méthodologie de diagnostic avancé permettant d'évaluer l'état de santé de composants électroniques, notamment de puissance, afin de les réintégrer dans un cycle de seconde vie moins contraignant.

Le ou la post-doctorant(e) aura pour mission de développer une approche complète pour évaluer le potentiel de réutilisation de composants électroniques, en vue de les réintroduire dans des cycles de seconde vie. Cela comprendra :

• L’identification d’indicateurs de santé pertinents pour suivre l’évolution des performances de composants (ex. : MOSFET, IGBT, condensateurs, etc.) ;
• La mise en place de bancs de test et de capteurs adaptés à la mesure de paramètres électriques, thermiques ou mécaniques, dans le but de détecter les signes de vieillissement ;
• L’analyse des modes de dégradation à travers des essais expérimentaux et des modèles de défaillance ;
• Le développement d’algorithmes de prédiction de la durée de vie résiduelle (Remaining Useful Life – RUL), adaptés à différents scénarios d’usage ;
• La contribution aux publications scientifiques, à la valorisation des résultats, et à la collaboration avec les partenaires du projet.

Le ou la candidat(e) devra être titulaire d’un doctorat en intelligence artificielle, data science avec de bonnes compétences en génie électrique/électronique.

Compétences attendues :

• Maîtrise des méthodes d’apprentissage automatique (régression, classification, réseaux de neurones, clustering, etc.) ;
• Bonnes connaissances en traitement du signal, analyse de données, ou détection d’anomalies ;
• Expérience souhaitée dans un environnement avec données issues de capteurs ou d’essais expérimentaux ;
• Connaissance des langages de programmation et des bibliothèques associées (Python, PyTorch, etc.) ;
• Intérêt pour les applications concrètes et multidisciplinaires (électronique, fiabilité, durabilité).
  Des notions en conception de bancs de test ou en instrumentation seraient un plus.

France, Auvergne-Rhône-Alpes, Isère (38)

Diplôme préparé : Bac+8 - Doctorat scientifique

Machine learning appliqué à l'électronique, condition monitoring

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 : • La conscience des responsabilités • La coopération • La curiosité

2025-36665

Le Laboratoire Autonomie et Intégration de Capteurs (LAIC) du CEA-Leti a pour mission principale le développement de systèmes de capteurs pour la digitalisation des systèmes. Les activités de l’équipe sont à l’interface du hardware (électronique, optronique, semi-conducteurs), du software (intelligence artificielle, traitement du signal) et du système (architecture électronique, mécatronique, modélisations multiphysiques).