Ingénieur·e chercheur·se en optimisation et exploration d’espace de conception pour les systèmes de calcul de prochaine génération H/F

Description de l'offre : EN RÉSUMÉ, QUE VOUS PROPOSONS-NOUS ? Nous recherchons un(e) Ingénieur(e) chercheur(se) en optimisation et exploration d’espace de conception pour les systèmes de calcul de prochaine génération. Ce poste en CDD est basé sur le site Nano-Innov du CEA Paris-Saclay, en Essonne (91). Il est à pourvoir dès que possible. Contexte Les systèmes de calcul modernes — allant du calcul haute performance (HPC) aux plateformes embarquées d’IA et aux systèmes automobiles — sont confrontés à des défis de conception de plus en plus complexes et interdépendants. Ces systèmes doivent répondre à des contraintes strictes en termes de performances, consommation énergétique, surface, coût et fiabilité, tout en s’adaptant à des charges de travail et des technologies en constante évolution. Le processus de conception implique à la fois des choix d’architectures matérielles (ex. : cœurs, hiérarchie mémoire, accélérateurs, interconnexions) et des décisions au niveau logiciel (ex. : placement des tâches, ordonnancement, optimisations par le compilateur), ce qui entraîne une explosion combinatoire des configurations possibles. Explorer ces espaces de conception vastes et hétérogènes est très exigeant en calcul, nécessitant souvent des simulations coûteuses et des boucles d’optimisation automatisées pour naviguer efficacement entre les compromis et identifier les solutions optimales ou quasi-optimales. Pour relever ces défis, le CEA a développé A-DECA (Architecture Design Exploration and Configuration Automation), un cadriciel EDA (Electronic Design Automation) modulaire, flexible et multi-objectif, dédié à l’exploration d’architectures. Il permet une évaluation précoce et automatisée des configurations matérielles et logicielles, pour des systèmes HPC, IA et automobiles. Objectifs de recherche Vous contribuerez au développement de méthodologies d’optimisation de nouvelle génération, intégrées dans le cadre A-DECA. L’objectif est de dépasser les approches classiques (programmation linéaire, solveurs déterministes) pour explorer des stratégies plus avancées, telles que : Optimisation bayésienne Modélisation approchée (surrogate modeling) pour accélérer l’évaluation des simulations coûteuses Algorithmes génétiques et autres techniques évolutives pour générer un ensemble diversifié de solutions performantes Vous serez amené(e) à concevoir et implémenter de nouvelles techniques d’optimisation capables de traiter : Des espaces de conception très vastes avec de nombreuses variables interdépendantes Des compromis multi-objectifs (performance, consommation, surface, durabilité, etc.) Des contraintes complexes et des décisions architecturales propres aux systèmes électroniques réels Votre travail permettra la génération automatique de configurations architecturales optimisées et diversifiées, et fournira une analyse approfondie des compromis possibles dans l’espace de conception. Validation & Applications Les méthodes développées seront testées et validées sur : Différents benchmarks pour évaluer performances, scalabilité et robustesse Des cas d’usage réels issus de projets de R&D nationaux et européens Des cas industriels liés à l’exploration architecturale pour les accélérateurs HPC et IA Des applications multi-domaines, notamment dans le secteur automobile #CEA-List ; #LI-CB1 ; #Ingénieure

Profil du candidat : Nous accueillons les candidatures de profils disposant d’une solide formation en optimisation, en intelligence artificielle ou en génie informatique, et motivés par des défis interdisciplinaires. Compétences et centres d’intérêt recherchés : Recherche opérationnelle et optimisation combinatoire (ex. : solveurs Gurobi, CPLEX, Hexaly) Optimisation bayésienne, algorithmes évolutionnaires ou méthodes hybrides Optimisation multi-objectifs et sous contraintes Modélisation approchée, méta-modélisation ou apprentissage statistique Excellentes compétences en programmation, notamment en Python et/ou C++ Une familiarité avec les outils EDA, les architectures numériques ou les systèmes embarqués est un plus. Conformément aux engagements du CEA en faveur de l’intégration des personnes en situation de handicap, ce poste est ouvert à toutes et tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des modalités d’organisation pour favoriser l’inclusion des travailleurs en situation de handicap.

Langues : Français Courant,Anglais Courant