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

Beschreibung:

Description du poste

Domaine

Composants et équipements électroniques

Contrat

Post-doctorat

Intitulé de l'offre

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

Sujet de stage

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.

Durée du contrat (en mois)

24

Description de l'offre

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.

Moyens / Méthodes / Logiciels

Matlab, Dspace, Python

Profil du candidat

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.

Localisation du poste

Site

Grenoble

Localisation du poste

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

Ville

Grenoble

Critères candidat

Diplôme préparé

Bac+8 - Doctorat scientifique

Formation recommandée

Machine learning appliqué à l'électronique, condition monitoring

Possibilité de poursuite en thèse

Non

Demandeur

Disponibilité du poste

01/01/2026