Stage IA & ROM Thermiques: Améliorez les modèles CFD

MBDA France; Le Plessis-Robinson; Sur place; EUR 16 000 - 22 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Remboursement partiel de la carte de t

Restaurant d’entreprise

Activités sociales et culturelles du C

Dispositif START pour stagiaires et AL

Résumé du poste

MBDA France, au sein de la Direction Technique, propose un stage en thermiques où vous rejoindrez l’équipe en charge du plan de développement des ROM thermiques des systèmes.

Vous améliorerez précision et fiabilité via POD, ML appliqué à la simulation CFD, explorerez l’estimation d’incertitude et contribuerez au développement d’une bibliothèque Python documentée pour faciliter la réutilisation.

Qualifications

• Stage de fin d’étude en cycle d’ingénieur ou équivalent.
• Connaissances en simulation numérique et mécanique des fluides.
• Bonne maîtrise de Python et intérêt pour le Machine Learning.
• Des connaissances en POD seraient appréciées.
• Bon niveau d’anglais requis.

Responsabilités

• Améliorer la précision, la robustesse et la fiabilité des ROM thermiques; évaluer les approches ML en simulation physique.
• Analyser les performances des modèles sur des cas CFD.
• Étudier et développer des méthodes d’estimation d’incertitude des prédictions des modèles réduits.
• Implémenter et évaluer des méthodes récentes et les comparer aux réductions existantes.
• Capitaliser les développements dans une bibliothèque Python et documenter la méthodologie.

Connaissances

Python programmation

Machine Learning

CFD simulations

POD (Reduced Order Models)

Estimation d'incertitude

Simulation numérique

Anglais courant

Formation

Cycle d'Ingénieur ou équivalent

Spécialisation Aéronautique et/ou Thermique

Outils

Python

Description du poste

MBDA France, au sein de la Direction Technique, propose un stage en thermiques où vous rejoindrez l’équipe en charge du plan de développement des ROM thermiques des systèmes.

Vous améliorerez précision et fiabilité via POD, ML appliqué à la simulation CFD, explorerez l’estimation d’incertitude et contribuerez au développement d’une bibliothèque Python documentée pour faciliter la réutilisation.