STAGE - Applicative Data Scientist (F/H)

Dassault Systèmes

France

Hybrid

EUR 7,800 - 12,000

Part time

14 days+

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Benefits offered by this job

Diversité des technologies et produits
Engagement diversité et inclusion

Job summary

Dassault Systèmes, CATIA, propose un stage en data science visant à employer l’intelligence artificielle pour soutenir le développement d’expériences génératives dédiées à la conception de systèmes électriques et fluidiques.

Vous allez analyser des règles métiers externes, concevoir un processus de transformation vers le modèle interne et développer un prototype, avec validation et potentialités d’industrialisation.

Qualifications

  • Dernière année d’école d'ingénieur ou Master 2 (Bac+5) en science des données/IA.
  • Première expérience en IA/ML via projet, alternance ou stage est souhaitée.
  • Bonne connaissance de Python et des bibliothèques data/IA (NumPy, PyTorch, TensorBoard).
  • Intérêt pour le traitement de données non structurées et les modèles génératifs.

Responsibilities

  • Analyser formats et structures des règles métiers externes.
  • Étudier et évaluer des approches IA adaptées à l'extraction et compréhension des règles.
  • Concevoir un processus de transformation des infos en données du modèle interne.
  • Développer un prototype et viser une solution industrialisable.
  • Mettre en place des mécanismes de validation et de contrôle des règles importées.
  • Évaluer performances et limites de l'approche retenue.

Skills

Curiosité
Autonomie
Rigueur
Bonnes capacités de communication

Education

Master 2 ou école d'ingénieur (Bac+5)

Tools

Python
NumPy
PyTorch
TensorBoard

Job description

CATIA est une des premières solutions de conception en 3D offrant des fonctionnalités génératives, permettant aux concepteurs de créer des modèles géométriques avancés à partir de règles d’ingénierie métier et de contraintes de performances (robustesse, masse, durabilité, etc.).

Parmi les applications de CATIA, celles spécialisées dans la conception de systèmes électriques et fluidiques offrent des outils pour concevoir de tels réseaux en 3D, permettant l’installation et le fonctionnement de ces systèmes dans des conditions nominales.

Notre équipe R&D est en charge de la définition, du développement et de la maintenance de telles applications spécialisées.

En tant qu’ingénieur(e) en science des données, votre mission sera d’employer les dernières technologies d’intelligence artificielle afin de soutenir le développement de la nouvelle génération d’expériences génératives, au service des solutions dédiées à la conception de systèmes électriques et fluidiques.

Les disciplines électrique et fluidique s’appuient sur des règles métiers, aujourd’hui principalement exprimées sous forme de tableaux. Ces règles sont susceptibles d’être disponibles dans différents formats externes et lisibles par un humain : fichiers Excel, documents textuels, images, etc. Elles doivent ensuite être intégrées dans un modèle de données interne structuré et exploitable par les applications CATIA.

L’objectif du stage est de concevoir et mettre en œuvre une solution permettantd’automatiser l’import de ces règles métiers depuis des sources externes vers le modèle de données interne.

Une piste privilégiée consistera à explorer et à mettre à profit dessolutions d’intelligence artificiellepour reconnaître, interpréter et structurer les règles présentes dans les documents sources. Selon les résultats obtenus, l’IA pourra également être utilisée à d’autres étapes de la chaîne de traitement, par exemple pour la compréhension du contexte, la transformation des règles ou la détection d’incohérences.

Le ou la stagiaire aura notamment pour missions de :
  • Analyser les différents formats et structures possibles des règles métiers externes ;
  • Étudier et évaluer différentes approches d’IA adaptées à l’extraction et à la compréhension de ces règles ;
  • Concevoir un processus permettant de transformer les informations extraites en données conformes au modèle interne ;
  • Développer un prototype puis, selon les résultats, une solution industrialisable ;
  • Mettre en place des mécanismes de validation et de contrôle afin de garantir la fiabilité des règles importées ;
  • Évaluer les performances, les limites et les cas d’échec de l’approche retenue.

Ce stage offre ainsi l’opportunité de travailler sur une problématique concrète à l’intersection del’intelligence artificielle, du traitement de documents, de l’ingénierie des données et des systèmes métier, avec une forte dimension d’expérimentation et de conception.

Vous êtes en dernière année d’école d’ingénieur ou en Master 2 (Bac+5), avec une spécialisation enscience des données, intelligence artificielle et/ou apprentissage automatique.

Vous avez déjà acquis une première expérience académique ou professionnelle en intelligence artificielle, apprentissage automatique ou apprentissage profond, à travers un projet, une alternance ou un stage.

Vous êtes particulièrement intéressé(e) par les problématiques decompréhension et d’exploitation de données non structurées, de traitement de documents et par l’utilisation des modèles d’IA générative.

Vous disposez de bonnes connaissances enPythonet des principales bibliothèques de l’écosystème data/IA (NumPy, PyTorch, TensorBoard ou équivalents). Une connaissance des techniques de traitement automatique du langage (NLP), de vision par ordinateur ou des modèles de langage (LLM) serait un plus.

Vous êtes à l’aise avec lesmathématiques et le calcul numérique, et appréciez expérimenter, comparer différentes approches et analyser leurs résultats.

Vous faites preuve de curiosité, d’autonomie et de rigueur, et êtes capable de communiquer vos résultats à des interlocuteurs techniques et métier.

Vous maîtrisezl’anglais à l’écrit comme à l’oral.

Nous rejoindre c'est aussi

Intégrer une entreprise scientifique au cœur de l’innovation technologique, portée par une forte croissance depuis plus de 40 ans.

Principaux avantages et bénéfices :
  • Diversité des technologies, produits et solutions
  • Engagement en faveur de la diversité et de l’inclusion
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