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Job Description:
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
| Source: | Company website |
| Posted on: | 27 Aug 2025 (verified 06 Dec 2025) |
| Type of offer: | Graduate job |
| Industry: | Government / Non Profit |
| Job duration: | 24 months |
| Languages: | French |