Stage IA - Génération Automatique de Modèles 3D F/H

Safran; Plaisir; In loco; EUR 11.000 - 17.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Safran Aerosystems recherche un stagiaire ingénieur en mécanique pour développer des solutions basées sur l’IA afin d’automatiser la génération de modèles 3D et l’extraction d’informations à partir de datasheets et de données ECAD.

Vous rejoindrez une équipe pluridisciplinaire et contribuerez à un projet R&T à fort potentiel pour les futurs produits électroniques du groupe, avec une mission axée sur l’industrialisation des modèles numériques et l’amélioration de la qualité des simulations

Competenze

• Étudiant en ingénierie ou Master 2 en mécanique, avec spécialisation numérique.
• Maîtrise de Python et intérêt pour les IA appliquées à l’ingénierie.
• Connaissance en CAO et modélisation numérique.
• Bonne appétence pour l’IA et les approches multi-agents dans l’ingénierie.

Mansioni

• Analyser les pratiques actuelles de génération et de simplification de modèles de composants.
• Étudier les approches d’IA existantes pour l’extraction d’informations à partir de données.
• Définir un modèle de données intégrant composants, packages, géométries et niveaux de détail.
• Constituer une base pilote de composants et de packages à partir de cas industriels.
• Mettre en place des briques d’extraction d’informations (dimensions, packages, matériaux).
• Utiliser des approches multi-agents pour extraire, enrichir et contrôler les données.
• Gérer les incertitudes liées aux informations manquantes et ambiguïtés.
• Définir des templates géométriques pour les principaux types de packages.
• Générer automatiquement des modèles 3D pour différents calculs et niveaux de détail.
• Réaliser un démonstrateur “datasheet / ECAD → modèle exploitable”.
• Proposer un guide de buenas pratiques pour intégration dans les workflows ECAD vers modèles numériques.

Conoscenze

Python

IA générative

Modélisation 3D

CAO/ECAD

Simulation numérique

Formazione

Master 2 en mécanique ou équivalent

Strumenti

ECAD

CAO paramétrique

Descrizione del lavoro

Vous avez une appétence pour l'innovation, l'intelligence artificielle et le secteur aéronautique ? Rejoignez nos équipes !

Vous intégrez la Division des Systèmes Fluides et Fuel (DSFF), qui conçoit et fabrique des solutions de gestion de carburant, de fluides hydrauliques et de refroidissement pour l'aéronautique.

Au sein des activités de développement mécanique dédiées aux équipements électroniques, vous contribuerez au développement de solutions basées sur l'IA et les systèmes multi-agents afin d'automatiser la génération de modèles 3D destinés aux calculs mécaniques et thermiques.

Aujourd'hui, la création et la simplification de ces modèles reposent encore largement sur des tâches manuelles telles que l'analyse de datasheets, l'interprétation de packages électroniques ou la création CAO.

L'objectif du stage est de démontrer, au travers d'un prototype, l'intérêt de l'intelligence artificielle pour automatiser ces activités, réduire les temps de développement et améliorer la qualité des modèles numériques.

Vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire (modélisation, électronique, CAO, numérique) et participerez à une activité de R&T à fort potentiel pour les futurs produits électroniques de Safran Aerosystems.

À ce titre, vos principales missions seront de :

• Analyser les pratiques actuelles de génération et de simplification de modèles de composants ;
• Étudier les approches d'intelligence artificielle existantes pour l'extraction d'informations à partir de données de diverses natures.
• Définir un modèle de données intégrant les composants, packages, géométries, modèles physiques et niveaux de simplification ;
• Constituer une base pilote de composants et de packages à partir de cas industriels.
• Mettre en place des briques d'extraction d'informations (dimensions, packages, matériaux, etc.) à partir de datasheets et/ou de données ECAD ;
• Utiliser des approches multi-agents (Knowledge, Contextual, Geometry, Quality, etc.) afin d'extraire, enrichir et contrôler les données ;
• Gérer les cas d'incertitude liés aux informations manquantes, aux ambi
• Gérer les cas d'incertitude : informations manquantes, ambiguïtés, règles d'interprétation, interaction utilisateur.
• Définir des templates géométriques pour les principaux types de packages (QFN, BGA, SOIC, connecteurs, etc.) ;
• Générer automatiquement des modèles 3D adaptés aux différents types de calculs (mécaniques, thermiques CFD, thermo-mécaniques) et aux niveaux de détail requis.Réaliser un démonstrateur “datasheet / ECAD → modèle exploitable” sur un périmètre de composants défini.
• Réaliser un démonstrateur permettant de transformer automatiquement des données issues de datasheets ou d'ECAD en modèles exploitables ;
• Proposer un guide de bonnes pratiques en vue d'une intégration future dans les workflows ECAD vers modèles numériques.

Vous préparez un diplôme d'Ingénieur ou un Master 2 en mécanique, génie mécanique, avec une spécialisation en modélisation numérique, conception mécanique ou disciplines associées.

Vous disposez d'un solide socle en mécanique et manifestez un réel intérêt pour les sujets liés à la transformation numérique de l'ingénierie, notamment la simulation, la CAO et l'intelligence artificielle.

Les profils issus d'autres spécialités telles que la mécatronique ou le génie industriel pourront également être étudiés, sous réserve de compétences solides en modélisation numérique et d'un intérêt marqué pour l'IA appliquée à l'ingénierie.

Compétences techniques :

• Bonne maîtrise de Python (développement, automatisation, manipulation de données) appliqué à des problématiques d'ingénierie ;
• Intérêt pour les technologies d'IA appliquées à l'ingénierie : IA générative, systèmes multi-agents, traitement de documents techniques ;
• Connaissances en modélisation 3D et en CAO paramétrique ;
• Sensibilité aux problématiques de simulation numérique et de simplification de modèles pour le calcul.

Qualités personnelles :

• Autonomie, curiosité, rigueur et capacité à structurer une approche technique.
• Goût pour les sujets R&T exploratoires et pour l'expérimentation.
• Bon relationnel et capacité à travailler avec des experts métier (simulation, électronique, CAO).
• Intérêt pour l'exploration et l'usage d'outils d'IA (agents, assistants, etc.).