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 :

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.

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Titre Niveau d'étude Spécialité Candidature avant Durée Service
Stage de recherche sur les Axions et la radiofréquence : caractérisation et développement sur FPGA Bac+4

Instrumentation

29/09/2024 3 mois DPhP
Caractérisation d’un capteur pixélisé en silicium pour la Physique des Particules. Bac+4/5

Électronique embarquée

FPGA, HDL, Cadence

31/07/2024 6 mois DEDIP/STREAM
Caractérisation d’un capteur pixélisé en silicium pour la Physique des Particules. Bac+4/5

Électronique embarquée

FPGA, HDL, Cadence

31/07/2024 6 mois DEDIP/STREAM
Caractérisation d’un capteur pixélisé en silicium pour la Physique des Particules. Bac+4/5

Électronique embarquée

FPGA, HDL, Cadence

31/07/2024 6 mois DEDIP/STREAM
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
Mesure de la rotation dans les rotateurs modérément actifs Bac+5

Astrophysique

Analyses des données, Méthodes numériques, Domaine de Fourier, Analyses par wavelets et auto-correlation des signaux, Data Mining.

01/09/2024 4 mois DAp/LDE3
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
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

 


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