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feeds Stage - Bac+5 - Ingénieur - machine learning H/F 153 / 767 vacancy Détail de l'offre Description du poste Domaine Matériaux, physique du solide Contrat Stage Intitulé de l'offre Stage - Bac+5
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feeds Stage Bac+5 - IA et Machine Learning H/F 133 / 789 vacancy Détail de l'offre Description du poste Domaine Mathématiques, information scientifique, logiciel Contrat Stage Intitulé de l'offre
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feeds Stage Bac+5 Machine Learning SoP batteries H/F 174 / 669 vacancy Détail de l'offre Description du poste Domaine Mathématiques, information scientifique, logiciel Contrat Stage Intitulé de
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feeds Post-doctorat - Modélisation atomique d'actinides par modèles machine learning - H/F 186 / 669 vacancy Détail de l'offre Description du poste Domaine Matériaux, physique du solide Contrat Post
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feeds Post-doctorat - Interaction spin-réseau par simulations ab initio et Machine Learning - H/F 195 / 667 vacancy Détail de l'offre Description du poste Domaine Matériaux, physique du solide Contrat
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feeds Post-doctorat - Méthodes de machine learning pour la simulation rapide des ondes de choc 3D - H/F 172 / 753 vacancy Détail de l'offre Description du poste Domaine Sciences pour l'ingénieur
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combining machine learning and large-scale atomistic simulations on high-performance computing (HPC) systems. It offers the chance to work on a cutting-edge project, with potential to continue into a
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scientific publications during the project. Methods / Means Python, PyTorch, self-supervised learning, multi-sensor data processing and Git. Applicant Profile PhD in machine learning, applied mathematics
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ou discontinues. La seconde approche est basée sur l'apprentissage automatique et s’inspire d’algorithmes de Machine Learning existants pour la séparation des sources audio et l'estimation de la
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représentativité pour une large gamme de configurations et de régimes d’écoulement. Ce stage vise à explorer l’application des techniques de d’apprentissage machine (Machine Learning, ML) aux modèles