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Thèse CIFRE (H/F) - L’usage de la modélisation couplé à de l’IA afin de rationaliser la corrélation entre les performances électriques de la cellule Li-ion et les paramètres du procédé de sa fabrication et son design optimal

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Quick Summary

Overview

Company AMPERE s.a.s. Job Description Contexte et environnement de travail Dans un contexte en pleine mutation environnementale et numérique profonde, l’industrie automobile évolue rapidement.

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AMPERE s.a.s.

Contexte et environnement de travail 

Dans un contexte en pleine mutation environnementale et numérique profonde, l’industrie automobile évolue rapidement. Cette transition s’accompagne de défis majeurs et stratégiques, l’innovation technologique devient une priorité et contribue à la performance de l’ingénierie du Groupe Renault via Ampère.

Dans ce contexte, Renault renforce ses activités de modélisation dans le domaine des batteries, et en particulier en ce qui concerne le procédé de fabrication des cellules, afin de mieux anticiper le contrôle du design des cellules et pouvoir répondre d’une manière efficace aux cahiers de charges de performance du produit. Ceci s’inscrit dans un objectif de réduire le cout global de la cellule, la rendre plus performante et durable.

L’équipe Innovation Batteries souhaite ainsi recruter un(e) étudiant(e) pour une thèse de doctorat d’une durée de 3 ans, portant sur la modélisation du procédé de fabrication de la cellule et son design optimal.

Cette expérience constitue une opportunité de rejoindre un domaine stratégique, en forte croissance et porteur de nombreuses ruptures technologiques à venir, qui contribueront au développement des batteries électriques et la réduction du cout global de fabrication.

Vos missions

Descriptif de la thématique de recherche

Afin d’améliorer le design de la cellule et ses performances, l’une des approches les plus étudiées par de nombreux groupes de recherche consiste à étudier les paramètres du process de fabrication des électrodes, des cellules, et leurs optimisations.

L’optimisation des paramètres du process permet d’améliorer le design de la cellule et de réduire les défauts de fabrication pour obtenir des performances améliorées. La modélisation constitue un outil essentiel dans la réduction des coûts expérimentaux. Cependant, la compréhension fine des paramètres process, ainsi que son optimisation, restent encore des sujets à investiguer à l’échelle de la recherche.

Le sujet de cette thèse porte donc sur la modélisation du process de fabrication des cellules. Les résultats de modélisation seront corrélés avec des résultats expérimentaux de vieillissement de cyclage et des analyses post-mortem de cellules.

C’est dans ce contexte que s’inscrivent ces travaux de thèse.

Etapes de la thèse

Dans cet objectif, vous aurez pour missions :

  • Vous êtes diplômé(e) d'un BAC+5 d’une université ou d’une école d’ingénieur avec une forte expérience en modélisation physico-chimiques des batteries Li-ion (modélisation physico-chimique et électrochimique, modèle de Newman, Modélisation d’apprentissage numérique) et vous avez des connaissances sur les mécanismes de fonctionnement et vieillissement des cellules Li-ion.

    Une expérience expérimentale dans un laboratoire de chimie et/ou batterie serait un plus.

    Vous avez des connaissances sur des techniques de caractérisations et d’analyses (morphologiques, structurales et compositionnelles).

    Vous êtes autonome, rigoureux(se) et organisé(e). Vous appréciez le travail couplant modélisation et expérimentation et êtes doté(e) de compétences rédactionnelles et de synthèse. Vous savez travailler en équipe.

    Votre niveau d'anglais est un atout afin d'évoluer dans un contexte multiculturel au sein de Renault Group (niveau minimum 750 au TOEIC). Si vous n’avez pas encore passé de test au moment de votre candidature, vous pourrez passer un test d’anglais en ligne au cours du processus de recrutement.

    Transverse

    36 months

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    Location & Eligibility

    Where is the job
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    Listing Details

    Posted
    June 19, 2026
    First seen
    July 9, 2026
    Last seen
    July 9, 2026

    Posting Health

    Days active
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    16%
    Scored at
    July 9, 2026

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