CS27- STAGE - BAC+5 - Technicien - H/F

Renault Group

Guyancourt

Sur place

EUR 7 800 - 10 000

Plein temps

Il y a 12 jours
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Résumé du poste

Renault Group propose un stage de 6 mois au sein de l’unité Conception Ouvrants, dans l’équipe chargée de développer des méthodes et outils numériques. Vous serez accompagné par un tuteur et des experts et vous progresserez sur des projets concrets liés à l’optimisation des capots et à l’automatisation des analyses CAO/EF.

Étudiant en dernière année d’école d’ingénieur ou Master 2, vous maîtrisez CAO et au moins un outil de calcul.

Qualifications

  • Connaissances en CAO et/ou calculs élément finis.
  • Intérêt pour l’automatisation et l’ingénierie numérique.
  • Esprit d’analyse et travail en équipe pluridisciplinaire.

Responsabilités

  • Contribuer à la définition et mise en œuvre d’une méthodologie d’aide à la décision pour les concepteurs.
  • Identifier et formaliser les principaux cas de charge à partir des calculs et du plan de validation.
  • Analyser les résultats de calcul et caractériser les familles de problèmes récurrents sur les capots.
  • Participer à l’évolution des inducteurs de performance et proposer des actions correctives.

Connaissances

CAO
Calcul éléments finis

Formation

Master 2 ou école d’ingénieur

Outils

CATIA
Python
VBA

Description du poste

Company

RENAULT s.a.s.


Job Description

Contexte et environnement de travail :

Renault Group poursuit son engagement envers les jeunes au travers la formation par l’alternance et les stages.


Réalisez votre stage au sein de Renault Group et transformez vos connaissances en compétences sur des projets concrets.


Accompagné par un tuteur et d’équipes expertes, vous progressez vers votre diplôme dans un cadre exigeant et bienveillant.


Une expérience utile, formatrice et porteuse de sens, quelle que soit la fonction.


Au sein de l’UET Conception Ouvrants, nous développons des méthodes et outils numériques permettant d’accélérer et de fiabiliser la conception des ouvrants de véhicules.


Dans le cadre de notre stratégie de performance de l’ingénierie nous disposons aujourd’hui d’outils permettant de générer rapidement les premières définitions CAO de capots ainsi que les premiers calculs statiques associés. Ces résultats constituent une base solide de conception, mais les analyses nécessitent encore des vérifications et optimisations réalisées a posteriori par les équipes conception et calcul.


Afin de renforcer l’autonomie des concepteurs et d’anticiper les problématiques de performance dès les premières phases de développement, nous souhaitons développer une logique d’analyse et d'optimisation automatisée capable d’identifier les principaux inducteurs de performance et de proposer des actions correctives adaptées.


Vos missions :

Intégré(e) à l’équipe Conception Ouvrants et en interaction avec les experts conception, calcul et développement d’outils numériques, vous contribuerez à la définition et à la mise en œuvre d’une méthodologie d’aide à la décision pour les concepteurs.


Vos principales missions seront :



  • Identifier et formaliser les principaux cas de charge à partir des calculs existants et du plan de validation déjà initié.

  • Analyser les résultats de calcul afin de caractériser les familles de problèmes récurrents rencontrées sur les capots.

  • Définir, avec les équipes métier, les inducteurs de performance pertinents pour chaque cas de charge.

  • Prioriser les paramètres d’action permettant d’améliorer les performances :

    • inerties,

    • rigidités locales,

    • ajustement des butées,

    • évolution des épaisseurs,

    • autres paramètres de conception.



  • Déployer et tester ces inducteurs dans l’environnement RVT / BSF avec l’appui des développeurs et experts métier.

  • Construire une base de connaissances regroupant les familles de problèmes et les solutions associées.

  • Participer à la création d’un « Guide du Concepteur » permettant d’orienter automatiquement les choix de conception et les actions correctives.

  • Étudier l’apport de l’intelligence artificielle pour la recommandation et la priorisation des solutions en fonction des résultats obtenus.


Objectifs du stage

À l’issue du stage, l’objectif est de disposer :



  • d’une méthodologie robuste d’identification des problèmes de performance des capots,

  • d’une base structurée des inducteurs de conception,

  • d’un guide d’aide à la décision pour les concepteurs,

  • d’un premier niveau d’automatisation permettant d’orienter les choix de conception avant les analyses CAE détaillées.


Qui êtes-vous ? :


  • Étudiant(e) en dernière année d’école d’ingénieur ou Master 2 (Bac+5).

  • Spécialisation en mécanique, conception mécanique, simulation numérique, calcul de structures ou data science appliquée à l’ingénierie.

  • Connaissances en CAO et/ou calcul éléments finis.

  • Intérêt pour l’automatisation, l’analyse de données et les applications de l’intelligence artificielle en ingénierie.

  • Esprit d’analyse, autonomie et capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire.

  • Curiosité technique et goût pour l’innovation.


Compétences techniques appréciées :


  • CATIA / outils CAO.

  • Calculs mécaniques et analyse de résultats CAE.

  • Python, VBA ou autres outils d’automatisation.

  • Méthodes d’analyse de données.

  • Notions d’intelligence artificielle et d’aide à la décision.


Vous souhaitez participer à l’aventure de l’automobile de demain? Rejoignez-nous!


Job Family

Research & Development


Contract Duration

6 months


Renault Group is committed to creating an inclusive working environment and the conditions for each of us to bring their passion, perform to the full and grow, whilst being themselves.
We find strength in our diversity and we are engaged to ensure equal employment opportunities regardless of race, colour, ancestry, religion, gender, national origin, sexual orientation, age, citizenship, marital status, disability, gender identity, etc. If you have a disability or special need requiring layout of the workstation or work schedule, please let us know by completing this form.

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