STAGE - Ingénieur Machine learning (F/H)

Dassault Systèmes; Vélizy-Villacoublay; Sur place; EUR 60 000 - 80 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise technologique innovante à Vélizy-Villacoublay propose un stage en machine learning pour optimiser des simulations physiques multi-fidélité. Le stagiaire participera à l’évolution des méthodes d’optimisation et analysera des résultats, tout en développant ses compétences en programmation et mathématiques appliquées.

Prestations

Environnement multiculturel

Cadre de travail convivial

Engagement en faveur de la diversité

Politique dynamique de développement de carrière

Qualifications

• Bons en mathématiques appliquées et simulation numérique.
• Intérêt pour l'optimisation et une solide compréhension des problèmes de grande dimension.
• Compétences en communication écrite et orale.

Responsabilités

• Effectuer une recherche sur les modèles d'approximation de grande dimension.
• Implémenter et valider des méthodes sur des cas d'optimisation.
• Analyser et restitué les résultats de façon synthétique.

Connaissances

Programmation en Python

Programmation en C++

Statistiques

Approche Bayésienne

Analyse numérique

Formation

Master 2 / Bac+5 en Ecole d’ingénieur ou Université

Description du poste

Overview

Sujet : Stage en machine learning pour l'optimisation de simulations physiques multi-fidélité

Ce stage est proposé par l’organisation «Recherche» dont la mission est de développer et d’évaluer l'applicabilité de nouvelles technologies innovantes, notamment sur des prototypes, pour maintenir un haut niveau de compétences dans tous les domaines techniques stratégiques.

Certaines méthodes numériques telles que l'optimisation ou la quantification d'incertitude nécessitent un grand nombre d'appels à des modèles de simulation numérique. Les approches multi-fidélités utilisent plusieurs simulateurs et / ou données expérimentales, avec des précisions et coûts différents, pour rendre possible ces études avec des coûts de calcul compatibles avec les applications industrielles.

Dans ce contexte, les approches traditionnelles font appel à des processus Gaussiens (GP) qui modélisent des quantités d'intérêt. Ces modèles ont non seulement l'avantage de modéliser une réponse en moyenne mais aussi d'estimer une incertitude qui est utilisée par les algorithmes d'optimisation bayésienne. Cependant, ces méthodes limitent la dimension des problèmes résolvables, tant au niveau des variables contrôlant le système qu'au niveau du nombre d'objectifs et de contraintes traitables.

Vos missions

Le but de ce stage est de continuer les travaux initiés cette année sur l'optimisation bayésienne en utilisant les nouveaux développements des réseaux de neurones profonds. L'objectif est de pouvoir traiter des problèmes à grand nombre de variables et des problèmes fortement contraints. L'utilisation des sources de qualités différentes permettra une accélération de la recherche de l'optimum, ainsi que la réutilisation des données existantes.

Vos principales activités seront :

• Effectuer une recherche de l'état de l'art sur les modèles d'approximation de grande dimension pour la multi-fidélité et sur les méthodes de recherche d'espace admissible fortement contraint.
• Implémenter, valider et appliquer ces méthodes sur des cas d'optimisation académiques puis plus représentatifs d'un problème industriel (conception, calibration, ...).
• Analyser et restituer les résultats de ces travaux sous forme de rapports techniques et de présentations orales au sein de l'équipe et d'autres départements.

Vos qualifications

Actuellement en Master 2 / Bac+5 en Ecole d’ingénieur ou Université, vous avez de bonnes connaissances en mathématiques appliquées et analyse numérique et vous avez un intérêt marqué pour simulation numérique de phénomènes physiques.

• Vous maitrisez la programmation informatique notamment en Python et / ou C++
• Vous avez des notions en statistiques et approche Bayésienne
• Vous êtes à l'aise avec les productions écrites synthétiques et les présentations orales.

De nature curieuse, rigoureuse et autonome, vous devrez faire preuve d'initiative et de force de proposition.

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 :

• Environnement multiculturel
• Cadre de travail convivial axé sur le bien-être et la santé
• Engagement en faveur de la diversité et de l’inclusion
• Politique dynamique de développement de carrière : plan de formation, mobilités internes, etc