Les stages
La liste des stages publiés n’est pas exhaustive. Les laboratoires des départements de l’Irfu sont susceptibles de proposer d’autres sujets de stages conventionnés de tous niveaux : DUT, BTS,L3, M1, M2, écoles d’ingénieurs, y compris stages de découverte professionnelle (anciens stages « ouvriers ») par exemple dans les domaines suivants :
- Mesure physique, ingénierie et intégration mécanique, électronique (analogique, numérique, systèmes), conception microélectronique, conception de bancs de test, informatique et réseaux, développement logiciel, traitement du signal et des images, développement, mise en œuvre et caractérisation de détecteurs pour la physique, l’astrophysique et l’astronomie,
- Cryogénie, supraconductivité, aimants, cavités accélératrices….
Vous pouvez déposer votre candidature en envoyant un mail de motivation accompagné de votre CV à irfuCOMMUNICATION@cea.fr et nous ferons suivre aux experts concernés.
| Titre | Niveau d'étude | Spécialité | Candidature avant | Durée | Service |
|---|---|---|---|---|---|
| Traitement de l’image optimisé par machine learning appliqué à la radiographie neutronique | Bac+4/5 | Traitement d'image Traitement d'image Machine learning |
31/03/2025 | 6 mois | DPhN/LENA |
| Développement d’un algorithme basé sur l’intelligence artificielle pour l’inspection visuelle des modules à pixel du projet ATLAS-ITK | Bac+5 | Rèseaux de neurones - Maitrise de Linux et du langage Python - Une expérience avec des packages spécialisés pour le développement d’algorithmes basés sur l’intelligence artificielle comme pytorch est fortement appréciée - Une expérience avec l’analyse d’image en général est fortement appréciée - Une expérience avec Docker et Swarm est un plus - Une expérience avec les logiciels de versioning (GitLab, GitHub) est un plus |
07/07/2025 | 6 mois | DEDIP/LILAS |
| Point Spread Function Modelling with Neural Fields and a Differentiable Optical Model | Bac+5 | Astrophysique Machine learning |
30/09/2024 | 6 mois | DEDIP/LILAS |
| Deep Plug-and-Play Optical Priors for Ground-Based Point Spread Function Models | Bac+5 | Astrophysique Deep learning, plug and play methods |
30/09/2024 | 6 mois | DEDIP/LILAS |
| Deep Learning pour l’analyse de données en spectrométrie gamma | Bac+5 | Physique nucléaire Deep learning, spectral unmixing |
30/09/2024 | 6 mois | DEDIP/LILAS |
| Stage de recherche sur les Axions et la radiofréquence : caractérisation et développement sur FPGA | Bac+4 | Instrumentation |
29/09/2024 | 3 mois | DPhP |
| Simulations d’un détecteur pour l’imagerie neutronique à haute résolution | Bac+4/5 | Instrumentation Simulation d'un prototype à l'aide du logiciel GEANT4 |
01/01/2025 | 5 mois | DPhN/LENA |
