Chercheur Post-Doctorant F/H - GRINCOMP

RESPONSABILITÉS :

Ref Emploi : LISTICGRINCOMP

Affectation : Laboratoire LISTIC (composante d'affectation : Polytech Annecy-Chambéry)

• Domaine scientifique de Savoie Technolac
• Bâtiment 2
• Avenue du lac d'Annecy
• 73370 Le Bourget-du-Lac

I. Description du projet et activités de recherche associées

Le projet GRINCOMP ( Graph-based Intelligence for Natural-fiber Composites ) vise à développer des méthodes avancées d'intelligence artificielle basées sur les réseaux neuronaux graphiques (GNN) pour la surveillance et la maintenance prédictive des structures bio-composites. Ces matériaux, qui associent des fibres naturelles et des matrices thermoplastiques, présentent des comportements complexes lorsqu'ils sont soumis à des contraintes environnementales et mécaniques couplées.

La recherche portera sur la modélisation de données multisensorielles et multiphysiques (température, humidité, contrainte mécanique, signaux électriques) à l'aide de représentations graphiques. Les modèles développés permettront d'effectuer des tâches telles que l'estimation d'état, la détection d'anomalies et la prévision de la durée de vie restante de la structure.

Ce projet contribue au développement de matériaux durables et intelligents destinés aux systèmes énergétiques de demain.

Domaines de recherche

Informatique – Intelligence artificielle

Apprentissage automatique / Réseaux neuronaux sur graphes

Traitement du signal / Science des données

Matériaux composites, bio-composites\n\n

II. Missions et activités du poste

Le candidat ou la candidate retenu-e sera chargé-e de concevoir et de développer des modèles avancés d'apprentissage automatique afin d'analyser les données multisensorielles et multiphysiques recueillies à partir de matériaux composites instrumentés.

Les principaux objectifs sont les suivants :

• Concevoir des représentations sous forme de graphes pour les réseaux de capteurs intégrés dans les matériaux
• Développer et entraîner des réseaux neuronaux sur graphes pour :
• L'estimation des états internes (température, humidité)
• La détection des anomalies et des dommages
• La prévision de la durée de vie utile restante (RUL)
• L'analyse d'ensembles de données expérimentales réelles issues de structures composites instrumentées\n\n

Pour tout complément d'information, vous pouvez consulter l'offre complète en cliquant ICI

PROFIL RECHERCHÉ :

I. Conditions d'exercice

La personne retenue sera recrutée par l'université Savoie Mont Blanc ( https://www.univ-smb.fr ). Le poste est basé dans le laboratoire LISTIC ( https://www.univ-smb.fr/listic/ ), site du Bourget-du-Lac.

II. Compétences attendues

• Doctorat en apprentissage automatique, science des données, mathématiques appliquées ou dans un domaine connexe
• Solide expérience en apprentissage profond (une expérience avec les réseaux neuronaux de Grafted (GNN) serait un atout)
• Solides compétences en programmation Python (Py

Torch, Tensor

Flow, Py

G, etc.)

• Intérêt pour la recherche interdisciplinaire et les applications concrètes

• Expérience avec les données de capteurs, l'Io

T ou l'apprentissage automatique basé sur la physique

• Formation ou intérêt pour la science des matériaux ou la surveillance structurelle
• Analyse de séries temporelles / traitement du signal\n\n

III. Conditions de recrutement

Le recrutement est ouvert aux personnes titulaires d'un doctorat délivré par une université française, ou d'un diplôme reconnu équivalent par l'université, notamment un doctorat ou Ph

D délivré par une université étrangère.

Contrat de niveau A à durée déterminée du 01/10/2026 au 31/03/2028 à temps plein. Les 2 premiers mois du contrat seront considérés comme période d'essai.

IV. Comment candidater

Transmettre les documents suivants dans un fichier pdf unique nommé LISTICGRINCOMP_NOM PRENOM :

• Curriculum Vitae
• Lettre de motivation
• Copie(s) du ou des diplômes
• Rapport de soutenance de thèse