Vous participez au développement de l’activité de l’analyse des données, que ce soit sur des données en usage réel ou des données sur banc de tests ou des données de simulations numériques.

En particulier, vous créez une passerelle entre le développement des modèles physiques pile à combustible et batterie, et les modèles basés données issues des mesures et simulations par le développement et la mise en œuvre de méthodes d’analyses de données avancées de type machine learning. Les objectifs sont :

- Enrichir l’analyse des données de mesure et de simulation par des approches de statistiques avancées ;
- Amener des nouvelles méthodes de diagnostic des piles à combustible et batterie, en couplant les approches basées modèles et basées données. Développement de l’approche méta-modèle ;
- Développer la compétence sur la propagation d’incertitude et analyses de sensibilité des codes de la plateforme MUSES.
Dans ce cadre, vous assurez un rôle de montage de nouvelles collaborations en interne CEA.

A côté de ces missions principales, vous avez des missions sur :

Développement d’un framework de développement de la plateforme de simulation MUSES : scripts d’automatisation de gestion des cas tests, méthode et scripts d’identification paramétriques, … ;
Développement d’outils d’analyse des données avec les laboratoires du service ;
Développement de méthodes de couplage de modèle et de réduction d’ordre de modèle.
Vous avez des responsabilités de lots dans des projets EU et industriels.