Stage - Bac+5 - Analyse d'Incertitudes dans une Chaîne de Calcul en Rentrée Atmosphérique H/F - 33

La Direction des Applications Militaires (DAM) du CEA, au coeur 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.

Les 1 000 salariés du centre du Cesta, en Nouvelle-Aquitaine, participent au développement des armes de la force de dissuasion française.
Le centre assure le rôle d'architecte industriel des têtes nucléaires mises à la disposition des Armées françaises depuis leur conception jusqu'à leur retrait du service.
Pour garantir les performances opérationnelles des systèmes d'armes, le Cesta s'inscrit dans une démarche de simulation de haut niveau et s'appuie sur un parc de moyens d'essais exceptionnels. Parmi ceux-ci, il développe et exploite le plus grand laser d'Europe : le Laser MégaJoule (LMJ).

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.La quantification d'incertitudes sera appréhendée comme un problème d'inférence dans des modèles graphiques probabilistes, largement répandus en statistiques bayésiennes et apprentissage statistique [1]. En s'inspirant des travaux de S. Mahadevan [2], on cherchera à maitriser la méthodologie bayésienne, puis à l'appliquer, d'abord à des problèmes analytiques et par la suite, suivant l'avancement, à une chaîne de calcul en rentrée atmosphérique qui simule les phénomènes multiphysiques (mécanique du vol, aérothermie, etc.) que rencontre un véhicule de rentrée ou capsule rentrant dans les couches denses de l'atmosphère. Un effort important sera consacré à la validation, aux différentes évaluations ainsi qu'à la rédaction d'un rapport.

Les développements seront réalisés en langage python. Avec l'aide des encadrants, des compétences seront acquises en inférence bayésienne dans des modèles graphiques probabilistes et, dans une moindre mesure, en simulation multiphysique.

[1] D. Koller & N. Friedman, Probabilistic graphical models: principles and techniques, MIT press, 2009
[2] S. Sankararaman & S. Mahadevan, Integration of model verification, validation, and calibration for uncertainty quantification in engineering systems, Reliability Engineering and System Safety, 2015.

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.

Participant à la protection nationale, une enquête administrative est réalisée pour tous les collaborateurs du CEA afin d'assurer l'intégrité et la sécurité de la nation.