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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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programming and applied mathematics, and interested in neural networks and their hardware implementation. Some experience in machine learning would be an asset. Prior knowledge of emerging memory
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feeds Stage - Optimisation de metasurfaces optiques sur µLED par deep learning 144 / 723 vacancy Détail de l'offre Description du poste Domaine Technologies micro et nano Contrat Stage Intitulé de
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feeds Stage - Problème inverse et simulation de métasurfaces par deep learning génératif 180 / 789 vacancy Détail de l'offre Description du poste Domaine Optique et optronique Contrat Stage Intitulé de
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feeds STAGE – Deep learning pour la simulation de scénarios électronucléaires H/F 173 / 753 vacancy Détail de l'offre Description du poste Domaine Mathématiques, information scientifique, logiciel
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feeds Stage - Bac+4/+5 - Deep Learning pour les équations d'état tabulées - H/F 21 / 723 vacancy Détail de l'offre Description du poste Domaine Mathématiques, information scientifique, logiciel
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opportunity to work in a world-renowned research environment. Our teams consist of passionate and dedicated experts, providing an environment conducive to learning and collaboration. You will have
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. A second key step is to obtain high quality AlN-based drift layers. A third step will be to passivate the layers which we are developing in collaboration with CNRS-LTM. The goal of the internship
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qualifications master student or equivalent (2nd/3rd engineering school year) in computer science and/or machine learning; some knowledge of the Python programming language; ability to work in a team