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13106 Rousset Date de recrutement 01/09/2021
IM2NP UMR 7334
Etude des variabilités induites par le process ou l’architecture d’une mémoire Non-Volatile embarquées (eNVM) de type split-gate et leurs impacts sur la performance et la fiabilité
38926 Crolles Date de recrutement Novembre 2021
LAAS-CNRS (Toulouse) UPR 8001
Etude et optimisation des implantations ioniques des pixels CMOS avancés
01600 Reyrieux Date de recrutement dès que possible
Définition et développement de méthodes et d’outils qui permettent d’améliorer la pertinence de l’information agrégée relative au terrain via la conception d’une architecture instrumentale de réseau de neurones apprenants
68100 MULHOUSE Date de recrutement Immédiate
Nous recherchons également un laboratoire
Etude de l’impact du gel printanier (gelée noire) sur les bourgeons, recherche de moyens antigel. B-Hive est une jeune start-up spécialisée dans le conseil en ingénierie intervenant dans les domaines de l’industrie, du transport, de la construction, des télécom, des life science et de l’énergie. Nous proposons à nos clients des prestations d’assistance technique, de support opérationnel et de gestion de projet. Créée en septembre 2017, B-Hive compte actuellement 400 collaborateurs et 6 agences : Mulhouse, Paris, Lyon, Marseille, Grenoble et Montréal. B-Hive propose l’ouverture d’un contrat CIFRE au sein de son centre R&D, dans le but de développer un projet de recherche autour de la problématique de la gelée noire (gel printanier des bourgeons). Notre centre R&D a pour mission de développer des projets répondant aux problématiques sociétales et environnementales actuelles, d’où notre volonté d’apporter une solution accessible et viable à nos agriculteurs. Depuis février 2021, B-Hive a ouvert une cellule R&D pour capitaliser sur la diversité des compétences de ses collaborateurs et développer en interne et/ou en collaboration avec ses clients des projets recherche, développement et innovation.
78180 MONTIGNY LE BRETONNEUX Date de recrutement 01/10/2021
LORIA de l’INRIA Nancy-Grand Est
Contexte scientifique: Les réseaux informatiques actuels sont d’une telle complexité, que la supervision de leurs fonctions principales telles que filtrage, routage, équilibre de charge, ingénierie du trafic, gestion de pare-feu est devenue un problème considérable pour les organisations en charge de leur administration. De plus en plus, l’évolution vers des réseaux définis par logiciel (SDN) et la virtualisation des fonctions et services (NFV) offrent des possibilités de déploiement et de gestion simplifiées. Cependant le management des réseaux dépend toujours d’administrateurs humains et de politiques spécifiées manuellement aussi bien pour la configuration que pour la réalisation des opérations. Les réseaux ne sont toujours pas autonomes dans la prise de décision pour faire face à de nouvelles menaces, à la défaillance d’un nœud ou à un pic soudain du trafic. Des travaux récents ont montré l’intérêt de l’Apprentissage Automatique (ML) pour la mise en œuvre et le contrôle de ces fonctions. Cependant la plupart de ces travaux utilise ML soit pour construire des fonctions d’analyse ou pour l’optimisation des fonctions de routage. D’autres utilisent les techniques d’apprentissage automatique pour inférer le comportement d’un réseau, en particulier en observant les « forwarding behaviours ». Dans ce contexte, nous proposons comme sujet de thèse d’améliorer les capacités d’apprentissage des fonctions réseau [6] et de les rendre plus autonomes dans la prise de décision à un niveau supérieur, et clore la boucle entre le comportement du réseau et les intentions requises (network intents) pour réaliser les opérations souhaitables. Sujet et Objectifs: Cette thèse sera centrée sur la conception de fonctions réseau natives capables d’apprendre les heuristiques nécessaires pour se reconfigurer automatiquement et réaliser leurs missions. Le premier objectif est de construire un modèle d’apprentissage automatique pour distribuer des fonctions de filtrage sur les routeurs d’un réseau. Les fonctions de filtrage sont des composants critiques pour imposer des politiques de sécurité, en général en bloquant ou redirigeant le trafic malveillant. Comme les ressources d’un routeur sont souvent fortement contraintes, les fonctions de filtrage doivent être placées de manière optimale dans le réseau, en évitant la redondance et le ralentissement du trafic. Ce problème de placement est connu comme étant NP-difficile mais on trouve dans la littérature plusieurs algorithmes d’approximation et des heuristiques pour le résoudre. Cependant étant donné une configuration du réseau, il n’est pas évident de comprendre quelle est l’algorithme le plus adapté. C’est pourquoi nous préconisons une solution flexible, complètement automatique en nous appuyant sur l’apprentissage par renforcement et le plongement du graphe réseau dans un espace de dimension plus faible. L’objectif ci-dessus ne peut être traité que si les politique ont été spécifiées formellement par les administrateurs. Cependant, en pratique, ces spécifications ne sont souvent pas disponibles [5]. C’est pourquoi un second objectif sera de synthétiser les politiques de filtrage requises en fouillant les comportements du réseau, et de clore ainsi la boucle avec le mécanisme d’apprentissage par renforcement. Le troisième objectif est de développer une plateforme d’expérimentation des différentes architectures d’apprentissage et des différents problèmes de placement de fonctions réseau. Ce développement sera réalisé en s’appuyant sur l’émulateur Mininet et sur le langage de programmation de réseaux P4.
38920 Crolles Date de recrutement 1er octobre 2021
Laboratoire de l'Intégration du Matériau au Système - UMR5218
Evaluation et développement d’une architecture de transistor bipolaire hautes performances à hétérojonction compatible avec les substrats FD-SOI
62220 Carvin Date de recrutement Octobre 2021
Caractérisation et prévention acoustique des défauts présents lors d’opérations d’usinage sur site
77210 Avon Date de recrutement Deuxième semestre 2021
Institut de Physique du Globe de Paris (IPGP) ; IMPMC
Interactions des éléments multivalents dans les verres et silicates fondus
33600 PESSAC Date de recrutement 01/09/2021
UMR LOF (Solvay/CNRS/University of Bordeaux) - UMR 5258
This PhD thesis subject proposes to study the effect of the chemistry of surface of conductive particles and the different interactions that exist in concentrated slurries used to fabricate an All Solid State Battery (ASSB) and that impact the performance of the battery
78180 MONTIGNY LE BRETONNEUX Date de recrutement 01/09/2021
: Laboratoire d’informatique parallèlisme, réseaux, algorithmes distribués (LI-PARAD) de l’Université Versailles Saint Quentin (Université Paris Saclay) - EA7432
Convergence HPC et IA pour SOAR (Security Orchestration Automation and Response) intelligent
