Post-Doctorant en IA - Apprentissage Auto-Supervisé de Représentations Multimodales H/F CEA

Missions

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.
• Étudier la capacité des représentations apprises à extraire des informations pertinentes sur le comportement et la dynamique du plasma à partir de séries temporelles multivariées et de représentations temps-fréquence, notamment lorsque les annotations sont limitées.
• Définir, en collaboration avec les physiciens de WEST, plusieurs cas d'usage scientifiques permettant d'évaluer l'utilité, la robustesse et la généralisation des représentations apprises.
• Comparer les approches développées à des méthodes de référence récentes et explorer, lorsque cela est pertinent, leur transférabilité méthodologique à d'autres données scientifiques multi-capteurs.

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.