STAGE - IA Machine Learning appliqué à la simulation physique F/H

Safran Group; Moissy-Cramayel; Sur place; EUR 10 000 - 17 000; Temps partiel

Avantages offerts par ce poste

Stage rémunéré

Résumé du poste

Safran, acteur majeur de l'aéronautique, de la défense et du spatial, recherche un stagiaire pour son DataLab. Le stage porte sur l'exploration et l'évaluation de méthodes de Machine Learning appliquées à la simulation physique.

Les travaux couvriront la standardisation de données de simulation vers le format PLAID, l'évaluation de modèles ML sur des cas 3D en mécanique des solides et dynamique des fluides, et l'inverse design.

Qualifications

• Étudiant(e) en dernière année d'école d'ingénieur ou en Master 2 (BAC+5) avec une spécialisation en mathématiques appliquées, intelligence artificielle, informatique scientifique ou data science.
• Maîtrise de Python et bonnes compétences en ML.
• Intérêt pour l'application de l'IA aux problématiques industrielles.

Responsabilités

• Explorer et évaluer des méthodes de ML appliquées à la simulation physique.
• Contribuer à la standardisation des données de simulation vers le format PLAID.
• Participer à l'analyse des performances des modèles et à l'inverse design.

Connaissances

Python

Mathématiques appliquées

Intelligence artificielle

Data science

Programmation

Formation

BAC+5 ingénierie / Master 2

Outils

PLAID

Description du poste

Safran, acteur majeur dans l'aéronautique, la défense et le spatial, s'appuie sur la Data Science et l'IA pour accompagner l'innovation et la transformation de ses activités. Au sein du DataLab, nous développons des solutions innovantes de Data Science et d'IA appliquées aux problématiques industrielles.

Le stage porte sur l'exploration et l'évaluation de méthodes de machine learning appliquées à la simulation physique. Les travaux s'articuleront autour de trois axes principaux :

• - la standardisation de données de simulation brutes vers le format PLAID afin de les intégrer à notre pipeline de machine learning,
• - l'évaluation et la validation de différentes approches de machine learning sur des cas d'étude 3D en mécanique des solides et en dynamique des fluides,
• - ainsi que l'exploration de méthodes de conception inverse (Inverse Design).

Le/la stagiaire contribuera au traitement de jeux de données 2D et 3D, à la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique et à l'analyse des performances des modèles dans un contexte industriel. Étudiant(e) en dernière année d'école d'ingénieur ou en Master 2 (BAC+5) avec une spécialisation en mathématiques appliquées, intelligence artificielle, informatique scientifique ou data science. Vous disposez d'une excellente maîtrise de Python, de solides compétences en mathématiques appliquées et de bonnes connaissances en machine learning. Un intérêt pour l'application de l'intelligence artificielle aux problématiques industrielles est indispensable.